Dans le cours 4 de la Specialization Natural Language Processing, vous allez : a) Traduire des phrases anglaises complètes en allemand en utilisant un modèle d'attention codeur-décodeur, b) Construire un modèle Transformer pour résumer du texte, c) Utiliser les modèles T5 et BERT pour effectuer des réponses aux questions, et d) Construire un chatbot à l'aide d'un modèle Reformer.

À la fin de cette Specializations, vous aurez conçu des applications NLP qui effectuent des réponses aux questions et de l'analyse de sentiments, créé des outils pour traduire des langues et résumer du texte, et même construit un chatbot ! Les apprenants doivent avoir une connaissance pratique de l'apprentissage automatique, un niveau intermédiaire en Python, y compris une expérience avec un cadre d'apprentissage profond (par exemple, TensorFlow, Keras), ainsi qu'une maîtrise du calcul, de l'algèbre linéaire et des statistiques. Veuillez vous assurer que vous avez suivi le cours 3 - Traitement du langage naturel avec des modèles de séquences - avant de commencer ce cours. Cette Specializations est conçue et enseignée par deux experts en NLP, machine learning, et deep learning. Younes Bensouda Mourri est un instructeur en IA à l'Université de Stanford qui a également contribué à la construction de la Specialization Deep Learning. Łukasz Kaiser est chercheur chez Google Brain et co-auteur de Tensorflow, des bibliothèques Tensor2Tensor et Trax, et de l'article Transformer.