Fondamentaux du NLP : Apprentissage automatique aux grands modèles linguistiques

Le Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) est le moteur de la technologie moderne, permettant aux systèmes de lire, d'analyser et de générer le langage humain. Comprendre ces concepts fondamentaux est essentiel pour quiconque souhaite travailler avec des données textuelles et l'intelligence artificielle moderne. Ce cours basé sur le texte vous guide depuis les bases absolues de la linguistique et du prétraitement de texte jusqu'aux modèles d'apprentissage automatique et aux modèles d'IA générative modernes. En lisant des explications structurées et des extraits de code, vous acquerrez la confiance nécessaire pour analyser du texte et implémenter des pipelines NLP fondamentaux. Ce que vous apprendrez : * Comprendre les concepts fondamentaux du NLP, y compris la tokenisation, le stemming et l'étiquetage des parties du discours ; * Appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique classiques à la classification de texte et à l'analyse de sentiments ; * Explorer l'architecture des grands modèles linguistiques (LLM) modernes et des réseaux de transformeurs ; * Implémenter des concepts de base d'ingénierie de prompts et de génération augmentée par récupération (RAG) ; * S'entraîner à utiliser des bases de données vectorielles pour effectuer des recherches sémantiques ; * Écrire du code Python propre pour le traitement de texte en utilisant les normes modernes et les indications de type. Le cours commence par la terminologie fondamentale, les concepts linguistiques de base et les techniques de nettoyage de texte. À partir de là, vous progresserez vers l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique sur des données textuelles, avant d'explorer les architectures LLM modernes et les techniques de recherche basées sur les vecteurs. Ce cours est conçu pour les débutants absolus en NLP, ne nécessitant qu'une familiarité de base avec la programmation Python. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer le potentiel du traitement du langage naturel et des modèles linguistiques modernes.