Traitement automatique des langues

- Comprendre les principes fondamentaux du NLP et ses applications. - Apprendre à utiliser Python pour le traitement de la langue naturelle. - Maîtriser les bibliothèques Python essentielles pour le NLP, telles que NLTK et spaCy. - Appliquer le NLP à des cas pratiques tels que l'analyse de sentiment et la classification de texte.

Jour 1 : Fondamentaux du NLP - Introduction au NLP et à ses applications. - Configuration de l'environnement Python pour le NLP. - Présentation des bibliothèques NLTK et spaCy. Jour 2 : Analyse de Texte avec Python - Nettoyage et prétraitement des données textuelles. - Analyse de sentiment et extraction de caractéristiques. - Introduction à la classification de texte. Jour 3 : Projets Pratiques en NLP - Mise en oeuvre de projets NLP : chatbots, analyse de sentiment. - Techniques avancées de NLP : Word Embeddings, NLP séquentiel. - Récapitulatif et discussion sur les tendances futures en NLP.

Attestation de suivi de présence

Connaissance du langage Python.