Formation Deep learning et Traitement du langage
- Durée : 2 jours
- Public: Ingénieurs, data-scientists
- Pré-requis : Bases de programmation python, mathématiques bac+3
- Technicite ★★☆☆☆
- Modalités : Formation intra, à distance ou dans vos locaux (minimum 4 stagiaires)
- Annulation : sans frais jusqu’à 3 semaines avant. Au-delà, 25% de la somme est due.
- Modalités de paiement : Paiement à 30 jours.
Résumé
Le Deep Learning a récemment révolutionné le traitement du langage naturel : traduction, identification d’éléments, systèmes de dialogue, interprétation, etc.
Moyens techniques : Support de cours projeté pendant la formation et transmis à l’ensemble des stagiaires à l’issue de la formation; cas et exemples pratiques choisis selon les domaines d’intérêt des stagiaires
Suivi de l’exécution : Emargement demandé chaque demie-journée à tous les stagiaires
Évaluation : Questionnaire d’évaluation des acquis à l’issue de la formation
Appréciation des résultats : Questionnaire de satisfaction à l’issue de la formation
Objectifs pédagogiques
Cours théoriques mêlés d’exemples et d’études de cas. Cette formation vise à permettre la bonne compréhension et surtout l’implémentation de ces nouvelles techniques.
Technologies abordées
Sequence to sequence, conditional random fields, Long Short Term Memory (LSTM), Convolutional Neural Network (CNN), Memory Networks, QANet, Transformer, BERT, Variational Auto-Encoders (VAE), Generative Adversarial Networks (GAN), PyTorch, TensorFlow
Compétences visées
- Spécificités du traitement du langage naturel
- Architectures profondes dédiées, état de l’art
- Visualisation, interprétation d’un modèle
- Génération de texte