Plan du cours

Introduction à la Natural Language Processing (NLP)

  • Vue d'ensemble de la PNL et de ses applications
  • Composants clés : syntaxe, sémantique et pragmatique
  • Le rôle du NLU dans le NLP

Comprendre les concepts de l'ULA

  • Définition et portée de la compréhension du langage naturel
  • Différences entre NLU et NLP
  • Algorithmes de base utilisés dans le NLU

Techniques de base du NLU

  • Tokénisation et segmentation des phrases
  • Reconnaissance des entités nommées (NER)
  • Analyse des sentiments et classification des textes

Modélisation du langage dans le NLU

  • Introduction aux modèles de langage statistiques et neuronaux
  • Exploration des enchâssements de mots et des modèles contextuels
  • Applications des modèles de langage dans les tâches de l'UNL

Défis de l'analyse du langage

  • Ambiguïté du langage naturel
  • Compréhension contextuelle et désambiguïsation
  • Traitement des langues à faibles ressources

Applications de l'ULA

  • NLU dans les chatbots et les assistants virtuels
  • Extraction d'informations à partir de textes non structurés
  • Études de cas dans divers secteurs d'activité

Tendances futures en matière de NLU

  • Progrès en matière d'apprentissage profond pour l'ULA
  • Techniques émergentes de compréhension contextuelle
  • L'avenir de la communication entre l'homme et l'intelligence artificielle

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base en programmation (Python)
  • Intérêt pour l'IA et les technologies du langage

Public

  • Débutants en IA
  • Étudiants en science des données
  • Passionnés de technologie
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

Cours à venir

Catégories Similaires