Réseaux neuronaux et apprentissage profond pour les fondamentaux du NLP

Le traitement du langage naturel (NLP) alimente les technologies linguistiques modernes, mais comprendre comment les modèles interprètent le texte humain nécessite une solide maîtrise des concepts fondamentaux de l'apprentissage profond. Ce cours basé sur du texte vous guide étape par étape, des structures de données fondamentales aux modèles neuronaux orientés texte, vous dotant des compétences nécessaires pour résoudre des tâches linguistiques du monde réel. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les mécanismes essentiels des réseaux neuronaux, les fonctions de perte et les techniques d'optimisation ; * Apprendre comment le texte brut est prétraité à l'aide de la tokenisation, de la génération de vocabulaire et des plongements vectoriels ; * Appliquer des modèles de réseaux neuronaux séquentiels aux tâches de classification de texte et d'analyse de sentiments ; * Explorer les concepts de base des transformeurs et les mécanismes d'attention utilisés dans les modèles de texte modernes ; * S'entraîner à construire des pipelines de texte de base à l'aide d'extraits de code PyTorch et d'exercices écrits. Le cours commence par la terminologie de base et les prérequis mathématiques avant de progresser à travers des exemples de code pratiques et des techniques de traitement de texte. Ce programme est conçu pour les débutants en science des données et en développement logiciel, sans expérience préalable en apprentissage profond nécessaire. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire une base théorique et pratique solide en traitement du langage.