IA - langage : NLP, traduction, analyse

Formation créée le 15/03/2024.
Version du programme : 1

Type de formation

Formation à distance

Durée de formation

14 heures (2 jours)
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IA - langage : NLP, traduction, analyse


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

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
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...