Deep Learning – Mise en oeuvre du traitement des langues
Public admis
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- Etudiant
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Objectifs de la formation
- Prétraiter des données textuelles
- Construire des réseaux deep traitant du langage
- Identifier les barrières techniques du Deep Learning
- Identifier les mécanismes de regularisation
- Traduire automatiquement des documents
- Détecter la polarité (sentiment) de textes
- Résumer automatiquement des documents
- Générer du texte (Chatbots)
- Extraire des résultats actionnables
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée | 3 jours - 21 h |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
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| Durée | 3 jours - 21 h |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Notre formation pratique en Deep Learning pour le traitement du langage fournit une introduction solide au Deep Learning et à ses applications spécifiques dans le domaine du traitement du langage.
Les participants acquerront des connaissances approfondies sur les fondamentaux du Deep Learning, tels que les réseaux de neurones, la rétropropagation du gradient, et les non-linéarités.
La formation se concentre sur le traitement du langage, en utilisant des réseaux récurrents, des briques LSTM, GRU, Softmax, des mécanismes d’attention, de mémoire, et des modèles à la pointe de la technologie.
Vous aurez l’opportunité d’appliquer ces compétences dans des domaines tels que la traduction automatique, le résumé automatique, la génération de texte, la classification de texte, la détection de polarité et la modélisation de topic.
Les aspects d’ingénierie tels que la collecte de métriques, l’analyse d’apprentissages, et la recherche d’hyperparamètres sont également abordés.
Les travaux pratiques sont basés sur des données réelles, en utilisant des modèles récents et en traitant des sujets de recherche actuels.
Programme
Introduction
- Présentation du Deep Learning
- Introduction au traitement du texte
- Présentation de technologies de traitement du langage
Fondamentaux
- Réseaux de neurones
- Rétropropagation du gradient
- Non-linéarités
Réseaux de traitement du langage
- Réseaux récurrents
- Briques lstm, gru, softmax, embeddings
- Mécanismes d'attention
- Mécanismes de mémoire
- Modèles état de l'art
Applications
- Traduction automatique
- Résumé automatique
- Génération de texte
- Classification de texte
- Détection de polarité (analyse de sentiment)
- Modélisation de topic
Ingénierie
- Collection de métriques
- Analyse d'apprentissages
- Recherche d'hyperparamètres
Prérequis
- Connaissances de base dans un langage de programmation
- Avoir des notions d’algèbre linéaire (calcul matriciel, dérivées, etc.) et de statistiques est un plus
- Avoir suivi la formation Machine Learning – Concepts et mise en oeuvre ou posséder des connaissances et compétences équivalentes.
Public
- Data Scientists
- Ingénieurs Données
- Concepteurs-Développeurs
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