Spécialiste du Traitement du Langage Naturel (NLP)

Formation sur le développement de systèmes capables de comprendre et générer du texte automatiquement.

Objectif de la formation

À l’issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et développer des systèmes NLP avancés capables de comprendre et de générer du texte de manière autonome.
• Intégrer des technologies NLP dans des applications telles que les chatbots, la traduction automatique et l’analyse de sentiment.
• Analyser et améliorer la performance des modèles NLP en utilisant des techniques avancées.

Programme de la formation : Spécialiste du Traitement du Langage Naturel (NLP)

Semaine 1 : Introduction aux Fondamentaux du NLP

1. Introduction au NLP : historique et concepts clés.
2. Présentation des différentes tâches de traitement du langage (analyse syntaxique, reconnaissance d’entités nommées, etc.).
3. Vue d’ensemble des bibliothèques NLP populaires : NLTK, spaCy, Hugging Face Transformers.
4. Mise en place de l’environnement de développement pour le NLP.

Semaine 2 : Approfondissement des Techniques NLP

1. Techniques de prétraitement du langage : nettoyage, tokenisation, lemmatisation.
2. Représentation des données textuelles : bag of words, TF-IDF, embeddings de mots (Word2Vec, GloVe).
3. Analyse de sentiment et classification de texte.
4. Ateliers pratiques : création d’un modèle simple de classification de texte.

Semaine 3 : Modèles de Traitement du Langage Avancés

1. Introduction aux réseaux de neurones pour le NLP : RNN, LSTM, GRU.
2. Architectures de modèles de langage modernes : BERT, GPT.
3. Mise en œuvre de modèles de génération de texte.
4. Atelier pratique : développement d’un chatbot simple.

Semaine 4 : Applications NLP et Problématiques Avancées

1. Traduction automatique : principes, modèles et évaluation.
2. Résumé automatique et extraction d’information.
3. Chatbots avancés : intégration et déploiement.
4. Étude de cas : comparaison de modèles et sélection des meilleures pratiques.

Semaine 5 : Optimisation et Évaluation des Modèles NLP

1. Techniques d’optimisation de modèles : réglage des hyperparamètres, évaluation des performances.
2. Analyse des biais dans les modèles NLP et leur correction.
3. Sécurité et éthique du NLP dans les applications modernes.
4. Atelier final : création d’une application NLP complète intégrant plusieurs techniques abordées.

Semaine 6 : Projet Final et Présentation

1. Travaux pratiques : développement d’un projet de NLP selon un cas d’utilisation spécifique.
2. Sessions de mentorat pour l’accompagnement individuel.
3. Présentation des projets finaux devant les formateurs et les participants.
4. Discussion sur les perspectives de carrière et la mise en pratique des compétences acquises.