NLP et API de OpenAI (ChatGPT, Fine-Tuning Dall-e 2) : Initiation + Approfondissement

Combien de temps dure la formation ?

4,00 jour(s)

Dans quelle(s) langue(s) la formation est-elle donnée ?

EN FR

Quand a lieu la prochaine session ?

Qui organise cette formation ?

Dawan est un organisme de formations qui propose plus de 2500 formations en informatique, management, gestion de projets et commercial en inter-entreprise ou en intra. Notre catalogue regroupe des centaines de thématiques: Java, PHP, Webmaster, E-Marketing, Linux, Windows Server, Vmware, Autocad, Photoshop, l'intelligence artificielle, etc.

À qui s’adresse la formation ?

Développeurs, Ingénieurs, Analystes, Data Scientists, Data Analysts

Quels sont les prérequis ?

Avoir des connaissances de base en Python et en deep learning, connaissances de base en NLP et en Python

Quels sont les objectifs poursuivis ou les compétences visées ?

Maîtriser les principes de base du Natural Language Processing (NLP) - Savoir mettre en œuvre le NLP avec Python et utiliser les modèles open-sources - Maîtriser les RNN dans le contexte du NLP - Maîtriser les principes de fonctionnement de l'API d'OpenAI - Maîtriser les RNN dans le contexte du NLP - Maîtriser les principes de fonctionnement de l'API d'OpenAI

Quel est le contenu de la formation ?

Fondamentaux du NLP et Traitement de Texte

Introduction au machine et Deep Learning :
Appréhender le machine learning
Concevoir un réseau de neurones

Introduction au Natural Language Processing :
Comprendre le langage humain
Utiliser les outils de NLP et explorer l'historique : Token, Bag of Word, TFIDF
Effectuer le plongement de mot : Word Embedding

Introduction à Python et NLTK
Installer et utiliser la bibliothèque NLTK
Analyser des textes (text similarity, analyse de sentiment et reconnaissance d'entités nommées).

Approfondissement du NLP avec RNN et GPT

Présentation des réseau de neurones récurrents (RNN) :
Situer les RNN dans le contexte du NLP
Appliquer les RNN aux problèmes de traitement du langage
Prendre connaissance de la bibliothèque transformers de Hugging Face.

GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Présenter GPT et son fonctionnement
Utiliser pratiquement les modèles GPT

Atelier : Mettre en œuvre des modèles RNN sur des cas concrets. Utiliser GPT pour des tâches spécifiques.

Introduction à OpenAI - ChatGPT

Découvrir OpenAI
Comprendre les principes de fonctionnement de l'IA
Découvrir les ressources OpenAI

Génération de texte avec ChatGPT
Intégrer ChatGPT dans des applications

Atelier : Discuter des bonnes pratiques

Générer des images avec DALL-E 2

Introduction au Computer Vision (Vision par ordinateur)
Comprendre les réseaux de neurones à convolution.
Découvrir les modèles open-sources disponibles (Resnet, YOLO).

DALL-E 2 : présentation, principe de fonctionnement

Générer des images à partir de descriptions en langage naturel
Explorer les fonctionnalités de DALL-E 2 : extension d'images, modification d'images existantes, création de variations d'une image
Faire des requêtes à l'API DALL-E 2.

Atelier : Discuter des bonnes pratiques et des mesures de sécurité pour l'utilisation de DALL-E 2.

GPT4, Fine-Tuning et Whisper

Utilisation du modèle GPT-4 de l’API d’Open AI
Appréhender GPT-4 : Introduction, nouveautés
Explorer les nouvelles fonctionnalités
Organiser un atelier avec des exemples d'utilisation de GPT-4.

Entrainement fin (Fine Tuning)
Parcourir des exemples d'utilisation de GPT-4.
Acquérir des compétences en fine-tuning.

Utiliser la reconnaissance vocale avec Whisper
Découvrir Whisper et son principe de fonctionnement
Convertir un audio en texte
Convertir un texte en audio
Traduire et transcrire un audio dans différentes langues
Installer et exécuter Whisper en local