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Cours en Traitement du langage naturel (NLP)

Les cours en traitement du langage naturel peuvent vous aider à comprendre comment analyser, structurer et modéliser des textes. Vous pouvez développer des compétences en prétraitement, classification, modèles linguistiques et évaluation. Beaucoup de cours utilisent des exemples concrets pour illustrer les concepts.

Cours et certificats populaires en Traitement du langage naturel (NLP)


  • D

    DeepLearning.AI

    Développeur DeepLearning.AI TensorFlow

    Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Emboîtements, Apprentissage automatique, Tensorflow, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Vision par ordinateur, Algorithmes de classification, Apprentissage par transfert, IA générative, Apprentissage profond, Modèle de formation, Évaluation du modèle, Mise au point, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Traitement du langage naturel, Apprentissage automatique appliqué, Analyse d'images, Prévisions, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse des séries temporelles et prévisions

    ★ 4.7 (25 k) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • D

    DeepLearning.AI

    Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Intelligence artificielle, Méthodes d'apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Éthique des données, Apprentissage automatique, IA responsable, Apprentissage non supervisé, Apprentissage profond, Apprentissage par renforcement, L'IA responsable, Apprentissage automatique appliqué, Réduction de dimensionnalité, Détection des anomalies, Réduction de la dimensionnalité, Personnalisation de l'IA, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage supervisé

    ★ 4.9 (5,6 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    Compétences que vous acquerrez: Dimensionality Reduction, Linear Algebra, Regression Analysis, NumPy, Calculus, Unsupervised Learning, Applied Mathematics, Statistical Methods, Descriptive Statistics, Model Optimization, Mathematical Software, Jupyter, Statistics, Numerical Analysis, Applied Machine Learning, Geometry, Artificial Neural Networks, Data Science, Data Manipulation, Data Transformation

    ★ 4.6 (15 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    Catégorie : Meilleur programme d’IA
    Meilleur programme d’IA
  • D

    DeepLearning.AI

    Algorithmes d'apprentissage avancés

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Éthique des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Régression logistique, Apprentissage automatique, Apprentissage par transfert, Algorithmes de classification, Tensorflow, IA responsable, Analyse de régression, Apprentissage profond, Modèle de formation, Évaluation du modèle, L'IA responsable, Apprentissage automatique appliqué, Algorithme de la forêt aléatoire, Apprentissage par arbre de décision, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage supervisé

    ★ 4.9 (8,7 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    DeepLearning.AI

    Séquences, séries temporelles et prédiction

    Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Prétraitement des données, Prétraitement de données, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Tensorflow, Apprentissage profond, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique appliqué, Prévisions, Réseaux neuronaux artificiels, Analyse des séries temporelles et prévisions

    ★ 4.7 (5,2 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • I

    Imperial College London

    Mathématiques pour l'apprentissage automatique : Calcul à plusieurs variables

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Produits dérivés, Algèbre linéaire, Analyse de régression, Calculs, Mathématiques appliquées, Apprentissage automatique appliqué, Logiciels mathématiques, Analyse numérique, Réseaux neuronaux artificiels

    ★ 4.7 (5,8 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • I

    IBM

    Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Méthodes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique, Réseaux neuronaux convolutifs, Autoencodeurs, Apprentissage par transfert, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Apprentissage profond, Analyse de régression, Modèle de formation, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Traitement du langage naturel, Apprentissage automatique appliqué, Analyse d'images, Architecture du réseau, Réseaux neuronaux artificiels

    ★ 4.7 (2,1 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • I

    IBM

    IA générative et LLMs : Architecture et préparation des données

    Compétences que vous acquerrez: Prétraitement des données, Prétraitement de données, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), IA générative, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Modèle de formation, Architectures de modèles génératifs, Traitement du langage naturel, Candidature au LLM, Visage étreint, Modélisation des grandes langues, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Pipelines de données

    ★ 4.7 (428) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • U

    University of Washington

    Neurosciences computationnelles

    Compétences que vous acquerrez: Méthodes d'apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Neurologie, Electrophysiologie, Matlab, Réseaux neuronaux récurrents (RNN), Vision par ordinateur, Modélisation mathématique, Analyse des systèmes sensoriels, Apprentissage par renforcement, Equations différentielles, Biologie, Logiciels mathématiques, Apprentissage automatique appliqué, Modèle de réseau, Distribution de probabilité, Physiologie, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels

    ★ 4.6 (1,1 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • M

    Microsoft

    Préparation à l'examen Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900

    Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Éthique des données, Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Logiciel d'apprentissage automatique, Exploration de texte, IA responsable, Analyse de régression, Apprentissage non supervisé, Modèle de formation, Connaissance de l'IA, Modélisation prédictive, Développement sans code, L'IA responsable, Traitement du langage naturel, Microsoft Azure, Analyse d'images, Apprentissage automatique appliqué, Détection des anomalies, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Workflows d'IA

    ★ 4.5 (1,6 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • D

    DeepLearning.AI

    IA Para Todos (Español)

    Compétences que vous acquerrez: AI Enablement, AI Product Strategy, Responsible AI, Artificial Intelligence, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Integrations, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Science, Deep Learning, Machine Learning

    ★ 4.8 (1,4 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Exploration de données

    Compétences que vous acquerrez: Création de tableaux de bord, Analyse des données, Logiciel de visualisation de données, Logiciel Tableau, Big Data, Présentation des données, Analyse statistique, Données non structurées, Exploration de texte, Analyse, Apprentissage non supervisé, Apprentissage statistique des machines, Traitement du langage naturel, Tableau de bord, Prise de décision fondée sur des données, Visualisation des données, Graphique, Cartographie des données, Tracé (graphique), Exploration de données

    ★ 4.5 (2,9 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

1…171819…62

En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur nlp .

  • Développeur DeepLearning.AI TensorFlow: DeepLearning.AI
  • Apprentissage non supervisé, Recommandateurs, Apprentissage par renforcement: DeepLearning.AI
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  • Algorithmes d'apprentissage avancés: DeepLearning.AI
  • Séquences, séries temporelles et prédiction: DeepLearning.AI
  • Mathématiques pour l'apprentissage automatique : Calcul à plusieurs variables: Imperial College London
  • Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras: IBM
  • IA générative et LLMs : Architecture et préparation des données: IBM
  • Neurosciences computationnelles: University of Washington
  • Préparation à l'examen Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900: Microsoft

Compétences que vous avez acquises en Software Development

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Programme Informatique (21)
Test De Logiciels (21)
Web (19)
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Structure Des Données (16)
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Kubernetes (10)
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  • Intelligence artificielle (IA)
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  • Ressources humaines (RH)
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  • SQL

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  • Certificat de cybersécurité de Google
  • Certificat Google Data Analytics
  • Certificat d'assistance informatique Google
  • Certificat de gestion de projet Google
  • Certificat de design UX de Google
  • Certificat d'ingénierie en IA d'IBM
  • Certificat de chef de produit IBM AI
  • Certificat en science des données d'IBM
  • Certificat de comptabilité de l'Intuit Academy

Cours et spécialisations

  • Spécialisation sur l'essentiel de l'IA
  • Spécialisation en IA pour les entreprises
  • Cours sur l'IA pour tous
  • Spécialisation en IA dans le domaine de la santé
  • Spécialisation en apprentissage profond (Deep Learning)
  • Spécialisation Excel pour les entreprises
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  • Spécialisation en apprentissage automatique
  • Ingénierie rapide pour le cours de ChatGPT
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