Bienvenue dans le cours "Apprentissage automatique et bases du NLP", une ressource d'apprentissage complète conçue pour les passionnés désireux de maîtriser les aspects fondamentaux de l'apprentissage automatique (ML) et du traitement du langage naturel (NLP). Ce cours est structuré de manière à fournir une plongée profonde dans les concepts, algorithmes et applications de base de l'apprentissage automatique et du NLP, vous préparant à une exploration et une application avancées dans ces domaines. Tout au long de ce cours, les participants acquerront une solide compréhension des fondamentaux de l'apprentissage automatique, se plongeront dans différents types d'apprentissage automatique, exploreront les techniques de classification et de régression, et termineront par des évaluations pratiques. En outre, le cours offre un aperçu approfondi des concepts d'apprentissage profond, de l'utilisation de TensorFlow, de la classification des chiffres avec des réseaux neuronaux, des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), des réseaux neuronaux récurrents (RNN) et des réseaux à mémoire long terme (LSTM). Nous couvrirons également des sujets NLP essentiels, y compris l'exploration de texte, le prétraitement de texte, l'analyse de la structure de la phrase et la classification de texte.À la fin de ce cours, vous serez en mesure de : -Comprendre et appliquer les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et du NLP -Différencier les différents types d'apprentissage automatique et quand les utiliser -Mettre en œuvre des techniques de classification, de régression et d'optimisation en ML.
L'Apprentissage automatique et les bases de la NLP
Ce cours fait partie de Spécialisation Apprendre l'IA générative avec les LLMs
Enseigné en Anglais
Certains éléments de contenu peuvent ne pas être traduits
Instructeur : Edureka
Inclus avec 
Cours
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Maîtrisez le ML et le Deep learning, et appliquez le NLP pour l'analyse et la classification de textes avancés.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : RNN
- Catégorie : Réseau neuronal convolutif (CNN)
- Catégorie : Intelligence artificielle
Détails à connaître
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avril 2024
15 devoirs
Cours
Expérience recommandée
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce module de notre cours offre une plongée complète dans les fondamentaux, les types et les applications de l'Apprentissage Automatique (IA), un aspect central de l'intelligence artificielle. Il est méticuleusement conçu pour faire passer les apprenants des bases de l'IA et des modèles prédictifs en ML à une compréhension plus approfondie des différents types de ML - tels que l'Apprentissage supervisé, non supervisé, semi-supervisé, et le renforcement de l'apprentissage. Il explore en outre les concepts clés de la classification et de la régression, y compris les arbres décisionnels, les forêts aléatoires et les techniques d'optimisation des modèles. Ce module sert à la fois de base et d'exploration avancée, s'adressant à un large éventail d'apprenants désireux de maîtriser l'apprentissage automatique.
Inclus
28 vidéos4 lectures4 devoirs1 sujet de discussion
Ce module propose une exploration complète des réseaux de neurones profonds, couvrant les concepts fondamentaux, les implémentations pratiques et les techniques avancées. De la compréhension des bases de l'apprentissage profond et de sa comparaison avec le fonctionnement du cerveau humain à l'approfondissement d'architectures spécifiques comme les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) avec mémoire court terme longue (LSTM), ce module dote les apprenants des connaissances et des compétences nécessaires pour concevoir, former et optimiser des modèles d'apprentissage profond pour diverses tâches, notamment la classification d'images et la prédiction de séquences
Inclus
70 vidéos9 lectures6 devoirs5 sujets de discussion
Ce module présente les principes fondamentaux de l'exploration et de l'analyse de textes. Il couvre diverses techniques d'extraction, de nettoyage et de prétraitement des données textuelles, y compris la tokenisation, le stemming, la lemmatisation et la reconnaissance des entités nommées. En outre, le module explore les méthodes d'analyse de la structure des phrases, telles que les arbres syntaxiques et le chunking, ainsi que les techniques de classification des textes utilisant les sacs de mots, les vectoriseurs de comptage et les classificateurs multinomiaux de Classification naïve bayésienne. A travers des travaux pratiques et des discussions, les apprenants acquièrent un aperçu des applications du text mining dans différents domaines et des outils et processus essentiels impliqués dans le travail avec des données textuelles.
Inclus
39 vidéos4 lectures4 devoirs3 sujets de discussion
Ce module est l'étape finale du cours, offrant aux apprenants une révision et une évaluation complètes des connaissances et des compétences acquises tout au long des modules. Tout au long du module, les apprenants s'engagent dans diverses activités pour consolider leur apprentissage et évaluer leur compréhension du matériel de cours. Ces activités comprennent la réalisation d'un projet pratique qui applique les concepts appris à des scénarios du monde réel, la réalisation d'un travail noté pour évaluer les compétences, et éventuellement le visionnage d'une vidéo de fin de cours résumant les principaux acquis et réalisations.
Inclus
1 vidéo1 lecture1 devoir
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Foire Aux Questions
Des connaissances préalables en programmation, en particulier en Python, sont utiles mais pas obligatoires. Le cours est conçu pour accueillir les débutants, avec les premiers modules introduisant les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique et du NLP.
À l'issue de tous les travaux et évaluations, les participants recevront un certificat attestant qu'ils maîtrisent le contenu du cours et qu'ils ont acquis des compétences pratiques.
Oui, le cours est conçu pour les débutants, construisant systématiquement des concepts de base à des concepts avancés, assurant une solide compréhension à la fois de l'apprentissage automatique et du NLP.