Développeurs, Ingénieurs, Analystes, Data Scientists, Data Analysts
Avoir des connaissances de base en Python et en deep learning, connaissances de base en NLP et en Python
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 -
Introduction au machine et Deep Learning :Appréhender le machine learningConcevoir un réseau de neurones
Introduction au Natural Language Processing :Comprendre le langage humainUtiliser les outils de NLP et explorer l'historique : Token, Bag of Word, TFIDFEffectuer le plongement de mot : Word Embedding
Introduction à Python et NLTKInstaller et utiliser la bibliothèque NLTKAnalyser des textes (text similarity, analyse de sentiment et reconnaissance d'entités nommées).
Présentation des réseau de neurones récurrents (RNN) :Situer les RNN dans le contexte du NLPAppliquer les RNN aux problèmes de traitement du langagePrendre connaissance de la bibliothèque transformers de Hugging Face.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)Présenter GPT et son fonctionnementUtiliser pratiquement les modèles GPT
Découvrir OpenAIComprendre les principes de fonctionnement de l'IADécouvrir les ressources OpenAI
Génération de texte avec ChatGPTIntégrer ChatGPT dans des applications
Active Learning
contrôle continu ou certification si prévue dans le financement