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Cours en Traitement du langage naturel (NLP)

Les cours en traitement du langage naturel peuvent vous aider à comprendre comment analyser, structurer et modéliser des textes. Vous pouvez développer des compétences en prétraitement, classification, modèles linguistiques et évaluation. Beaucoup de cours utilisent des exemples concrets pour illustrer les concepts.


Cours et certificats populaires en Traitement du langage naturel (NLP)


  • D

    DeepLearning.AI

    Développeur DeepLearning.AI TensorFlow

    Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Apprentissage automatique, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux convolutifs, Vision par ordinateur, Apprentissage par transfert, IA générative, Traitement du langage naturel, Mise au point, Réseaux neuronaux artificiels, Évaluation du modèle, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Analyse des séries temporelles et prévisions, Apprentissage automatique appliqué, Tensorflow, Emboîtements, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Algorithmes de classification, Analyse d'images, Prévisions

    ★ 4.7 (25 k) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • D

    DeepLearning.AI

    Réseaux neuronaux convolutifs

    Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Apprentissage profond, Vision par ordinateur, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux convolutifs, Prétraitement de données, Réseaux neuronaux artificiels, Architecture du réseau, Mise au point, Tensorflow, Apprentissage automatique appliqué, Analyse d'images, Emboîtements, Prétraitement des données

    ★ 4.9 (43 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    DeepLearning.AI

    Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, IA responsable, Réduction de dimensionnalité, Intelligence artificielle, Apprentissage profond, Réduction de la dimensionnalité, Algorithmes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux artificiels, Éthique des données, Apprentissage par renforcement, Apprentissage automatique appliqué, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Personnalisation de l'IA, Détection des anomalies, L'IA responsable

    ★ 4.9 (5,6 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    DeepLearning.AI

    Algorithmes d'apprentissage avancés

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Apprentissage automatique, Modèle de formation, IA responsable, Analyse de régression, Apprentissage profond, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux artificiels, Éthique des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Évaluation du modèle, Algorithme de la forêt aléatoire, Régression logistique, Tensorflow, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage par arbre de décision, Apprentissage supervisé, L'IA responsable, Algorithmes de classification

    ★ 4.9 (8,7 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    DeepLearning.AI

    IA Para Todos (Español)

    Compétences que vous acquerrez: AI Enablement, AI Product Strategy, Responsible AI, Artificial Intelligence, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Integrations, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Science, Deep Learning, Machine Learning

    ★ 4.8 (1,4 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    Duke University

    Introduction à l'apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Modèle de formation, Apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Apprentissage profond, Imagerie médicale, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage par transfert, Vision par ordinateur, Programmation Python, Programmation en Python, Traitement du langage naturel, Apprentissage par renforcement, Régression logistique, Réseaux neuronaux artificiels, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage supervisé, Analyse d'images

    ★ 4.7 (3,8 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • I

    IBM

    IA générative et LLMs : Architecture et préparation des données

    Compétences que vous acquerrez: Modèle de formation, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Modélisation des grandes langues, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), IA générative, Prétraitement de données, Traitement du langage naturel, Architectures de modèles génératifs, Pipelines de données, Candidature au LLM, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Visage étreint, Prétraitement des données

    ★ 4.7 (423) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • U

    University of Washington

    Neurosciences computationnelles

    Compétences que vous acquerrez: Analyse des systèmes sensoriels, Neurologie, Vision par ordinateur, Distribution de probabilité, Modélisation mathématique, Apprentissage par renforcement, Réseaux neuronaux artificiels, Matlab, Biologie, Equations différentielles, Modèle de réseau, Algorithmes d'apprentissage automatique, Logiciels mathématiques, Electrophysiologie, Méthodes d'apprentissage automatique, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Physiologie, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage supervisé

    ★ 4.6 (1,1 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Reinforcement Learning, Model Optimization, Autoencoders, Generative AI, Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Unsupervised Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), Fine-tuning, Generative Model Architectures, Applied Machine Learning, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Logistic Regression

    ★ 4.5 (4,2 k) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • D

    DeepLearning.AI

    Séquences, séries temporelles et prédiction

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Apprentissage profond, Réseaux neuronaux convolutifs, Prétraitement de données, Modélisation prédictive, Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Analyse des séries temporelles et prévisions, Apprentissage automatique appliqué, Prétraitement des données, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Prévisions

    ★ 4.7 (5,2 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • U

    University of Michigan

    Apprentissage automatique appliqué en Python

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Modèle de formation, Apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, Programmation Python, Ingénierie des fonctionnalités, Programmation en Python, Modélisation prédictive, Réseaux neuronaux artificiels, Algorithmes d'apprentissage automatique, Évaluation du modèle, Apprentissage automatique appliqué, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Algorithmes de classification, Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique)

    ★ 4.6 (8,8 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • M

    Microsoft

    Préparation à l'examen Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Connaissance de l'IA, Modèle de formation, Exploration de texte, Apprentissage non supervisé, Analyse de régression, IA responsable, Microsoft Azure, Intelligence artificielle, Vision par ordinateur, Traitement du langage naturel, Modélisation prédictive, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Éthique des données, Workflows d'IA, Développement sans code, Logiciel d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, L'IA responsable, Détection des anomalies, Analyse d'images

    ★ 4.5 (1,6 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

1…171819…62

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur nlp .

  • Développeur DeepLearning.AI TensorFlow: DeepLearning.AI
  • Réseaux neuronaux convolutifs: DeepLearning.AI
  • Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement: DeepLearning.AI
  • Algorithmes d'apprentissage avancés: DeepLearning.AI
  • IA Para Todos (Español): DeepLearning.AI
  • Introduction à l'apprentissage automatique: Duke University
  • IA générative et LLMs : Architecture et préparation des données: IBM
  • Neurosciences computationnelles: University of Washington
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • Séquences, séries temporelles et prédiction: DeepLearning.AI

Compétences que vous avez acquises en Software Development

Langage De Programmation (34)
Google (25)
Programme Informatique (21)
Test De Logiciels (21)
Web (19)
Google Cloud Platform (18)
Interfaces De Programmation Applicatives (17)
Structure Des Données (16)
Résolution De Problèmes (14)
Programmation Orientée Objet (13)
Kubernetes (10)
List & Label (10)

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Compétences

  • Comptabilité
  • Intelligence artificielle (IA)
  • Cybersécurité
  • Analyse des données
  • Marketing numérique
  • Ressources humaines (RH)
  • Microsoft Excel
  • Gestion de projet
  • Python
  • SQL

Certificats professionnels

  • Certificat Google AI
  • Certificat de cybersécurité de Google
  • Certificat Google Data Analytics
  • Certificat d'assistance informatique Google
  • Certificat de gestion de projet Google
  • Certificat de design UX de Google
  • Certificat d'ingénierie en IA d'IBM
  • Certificat de chef de produit IBM AI
  • Certificat en science des données d'IBM
  • Certificat de comptabilité de l'Intuit Academy

Cours et spécialisations

  • Spécialisation sur l'essentiel de l'IA
  • Spécialisation en IA pour les entreprises
  • Cours sur l'IA pour tous
  • Spécialisation en IA dans le domaine de la santé
  • Spécialisation en apprentissage profond (Deep Learning)
  • Spécialisation Excel pour les entreprises
  • Cours sur les marchés financiers
  • Spécialisation en apprentissage automatique
  • Ingénierie rapide pour le cours de ChatGPT
  • Python pour tout le monde Spécialisation

Ressources professionnelles

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