Traitement du Langage Naturel avec PyTorch

Le Traitement du Langage Naturel (NLP) est au cœur des applications intelligentes modernes, pilotant tout, de l'analyse des sentiments à la traduction automatisée. Ce cours offre une introduction structurée au traitement et à l'analyse des données textuelles à l'aide de PyTorch. Vous construirez une base solide dans les techniques de traitement de texte, en passant des représentations classiques du langage aux architectures modernes d'apprentissage profond. Grâce à des explications écrites et des extraits de code, vous apprendrez à concevoir, entraîner et évaluer des modèles neuronaux pour des tâches linguistiques du monde réel. Ce que vous apprendrez : * Comprendre la terminologie clé du NLP, la tokenisation et les représentations en espace vectoriel. * Construire des réseaux récurrents et des modèles séquence-à-séquence dans PyTorch. * Appliquer des techniques de fine-tuning à l'aide de modèles de transformeurs pré-entraînés modernes. * Explorer les concepts essentiels de la Génération Augmentée par Récupération (Retrieval-Augmented Generation) et de l'ingénierie des prompts (prompt engineering). * Concevoir et évaluer des flux de travail de classification de texte et d'analyse des sentiments. * Résoudre des problèmes pratiques de traitement de texte grâce à des exercices écrits. Le cours commence par les concepts fondamentaux et les définitions mathématiques de base avant de vous guider à travers les modèles de séquence et les architectures de transformeurs modernes. Il est conçu pour les débutants intéressés par l'apprentissage profond pour le texte, ne nécessitant qu'une connaissance de base de Python. Commencez à lire dès aujourd'hui pour acquérir des compétences pratiques en NLP avec PyTorch.