IA - langage : NLP, traduction, analyse
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Formation créée le 15/03/2024.
Version du programme : 1
Programme de la formation
Cette formation vise à familiariser les participants avec les concepts clés de l'intelligence artificielle appliquée au langage naturel (NLP), y compris la traduction automatique et l'analyse de texte, en mettant l'accent sur les applications pratiques et les cas d'utilisation.
Objectifs de la formation
- Comprendre les principes fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP) et de la traduction automatique
- Maîtriser les outils et les bibliothèques populaires utilisés pour le NLP (NLTK, spaCy) et la traduction automatique
- Être capable d'utiliser des modèles pré-entraînés pour effectuer des tâches de traduction automatique et d'analyse de texte
- Acquérir une compréhension pratique des applications du NLP dans divers domaines, y compris la traduction, l'analyse de sentiment et la détection d'entités nommées
Profil des bénéficiaires
Pour qui
- Développpeurs
- Ingénieurs logiciels
- Professionnels de l'IT
- Data scientist
Prérequis
- Connaissance de base en programmation et en manipulation de données
- Compréhension des concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle serait bénéfique mais non obligatoire
Contenu de la formation
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Fondamentaux du NPL (7 heures)
- Présentation de l'intelligence artificielle et de ses applications dans le domaine du langage naturel
- Principes fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP) : tokenization, POS tagging, lemmatization, etc.
- Présentation des principales bibliothèques et frameworks de NLP (NLTK, spaCy, Hugging Face, etc.)
- Installation et configuration des outils de développement pour le NLP
- Utilisation de NLTK pour effectuer des opérations de base sur le texte : tokenization, stemming, lemmatization, etc.
- Travaux pratiques : Exploration des fonctionnalités de base du NLP avec NLTK
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Traduction automatique et analyse de texte (7 heures)
- Principes de base de la traduction automatique (MT)
- Approches et modèles de traduction automatique (statistique, neuronale)
- Présentation des modèles pré-entraînés pour la traduction automatique (Google Translate, OpenNMT, etc.)
- Utilisation de modèles pré-entraînés pour traduire du texte dans différentes langues
- Utilisation de spaCy pour effectuer une analyse syntaxique et sémantique du texte : détection des entités nommées, analyse des sentiments, etc.
- Travaux pratiques : Implémentation d'une application de traduction automatique et d'analyse de texte avec des modèles pré-entraînés
Équipe pédagogique
Professionnel expert technique et pédagogique.
Suivi de l'exécution et évaluation des résultats
- Feuilles de présence.
- Questions orales ou écrites (QCM).
- Mises en situation.
- Formulaires d'évaluation de la formation.
- Certificat de réalisation de l’action de formation.
Ressources techniques et pédagogiques
- Espace numérique de travail
- Documents supports de formation projetés
- Exposés théoriques
- Etude de cas concrets
- Quiz en salle
- Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation
Qualité et satisfaction
Taux de satisfaction des apprenants, nombre d'apprenants, taux et causes des abandons, taux de retour des enquêtes, taux d'interruption en cours de prestation...