Module 1
NLP avec Classification et Vecteurs
NLP avec Classification et Vecteurs
10-20h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Introduction au NLP
Prétraitement de texte
Extraction de features
Régression logistique pour le texte
Évaluation de modèles de classification
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Théorème de Bayes
Naive Bayes pour le texte
Laplace smoothing
Applications (spam detection, sentiment analysis)
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Motivation pour les embeddings
Word2Vec (CBOW et Skip-gram)
Negative sampling
GloVe
Visualisation d'embeddings
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Détection de spam
Analyse de sentiment multiclasse
Classification de topics
Mesures de performance (précision, rappel, F1)
Module 2
Modèles Probabilistes de NLP
Modèles Probabilistes de NLP
10-20h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Édition de distance (Levenshtein)
Algorithme de correction orthographique
N-gram language models
Perplexité
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Tags grammaticaux
Hidden Markov Models (HMM)
Algorithme de Viterbi
Évaluation du POS tagging
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Types d'entités nommées
Approches de NER
Évaluation (precision, recall, F1)
Module 3
Modèles de Séquences et Attention
Modèles de Séquences et Attention
10-20h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Architecture RNN
LSTM et GRU
Bidirectional RNN
Applications au NLP
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Architecture encoder-decoder
Teacher forcing
Beam search
Applications (traduction, résumé)
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Attention de Bahdanau
Attention de Luong
Self-attention
Multi-head attention (introduction)
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Module 4
Traduction Automatique Neuronale
Traduction Automatique Neuronale
10-20h
Leçons vidéo
Exercices
Lab pratique
Nettoyage et normalisation
Tokenization pour la traduction
Gestion des vocabulaires source/cible
Alignement de phrases
Seq2seq avec attention
Optimisation de l'entraînement
Techniques de décodage (greedy, beam search)
Évaluation (BLEU score)
Utilisez le SDK Python approprié pour implémenter cette fonctionnalité. Consultez la documentation Azure pour les exemples de code complets.
Data augmentation pour NMT
Multilingual translation
Transfer learning en traduction
Low-resource translation