Public : Ingénieur, data-scientist, chercheur
Durée : deux jours
Pré-requis : Fondamentaux en architecture logicielle et en mathématiques.
Tarif : 600€ par élève et par jour (min. 3 élèves)
Le Deep Learning a révolutionné un grand nombre d'approches concernant le langage : traduction, identification d'éléments, interprétation, systèmes de dialogue, etc. Néanmoins, ces nouvelles pratiques demandent une certaine connaissance des outils, pratiques et limites propres à cette approche. Cette formation vise à donner les clés techniques d'implémentation et d'utilisation de ces nouvelles techniques. Un premier point d'attention concerne ainsi les architectures de réseaux de neurones principalement utilisées dans ce domaine avec, pour chacune, les différentes implémentations et modes d'utilisation de ces outils. L'ensemble des principales tâches NLP (Natural Language Processing) sont ainsi parcourues en donnant pour chacune les solutions existant à date. Les modèles d'état de l'art sont abordés en détail dans un second temps, avant un parcours des solutions à date permettant l'interprétation, voir la correction d'un modèle à base de réseaux de neurones.