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Plan du cours
Introduction à la PNL
- Qu'est-ce que le Traitement du Langage Naturel (PNL) ?
- L'importance de la PNL dans les applications modernes d'intelligence artificielle
- Bibliothèques populaires pour la PNL : NLTK, SpaCy, Hugging Face
Techniques de Prétraitement du Texte
- Tokenisation et suppression des mots vides
- Racinement et lemmatisation
- Techniques de normalisation de texte
Sentiment Analysis
- Introduction à l'analyse des sentiments
- Effectuer une analyse des sentiments avec NLTK
- Utiliser SpaCy pour une analyse des sentiments avancée
Techniques de PNL Avancées
- Reconnaissance d'entités nommées (NER)
- Classification textuelle
- Modélisation linguistique avec des modèles pré-entraînés
Travail avec Google Colab
- Introduction à l'environnement Google Colab
- Configuration et gestion de projets PNL dans Colab
- Collaboration sur des tâches PNL dans Colab
Applications du Monde Réel de la PNL
- La PNL dans la santé, les finances et le support client
- Utilisation de la PNL pour les chatbots et les assistants virtuels
- Tendances futures dans la recherche en PNL
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts du traitement du langage naturel (TLN)
- Familiarité avec Python programmation
- Expérience avec Jupyter Notebooks ou environnements similaires
Public cible
- Scientifiques des données
- Développeurs ayant de l'expérience en Python
- Enthusiastes de l'IA
14 Heures
