Dans le cours 1 de la Specializations en traitement du langage naturel, vous allez :
a) Effectuer une analyse de sentiment des tweets en utilisant la régression logistique et ensuite naïve Bayes, b) Utiliser des modèles d'espace vectoriel pour découvrir les relations entre les mots et utiliser l'ACP pour réduire la dimensionnalité de l'espace vectoriel et visualiser ces relations, et c) Écrire un algorithme simple de traduction de l'anglais au français en utilisant des ancrages de mots pré-calculés et un hachage sensible à la localité pour relier les mots via une recherche approximative par k-voisins les plus proches. À la fin de cette Specializations, vous aurez conçu des applications de TAL qui effectuent des réponses aux questions et des analyses de sentiments, créé des outils pour traduire des langues et résumer des textes, et même construit un chatbot ! 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 participé 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.
