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.

Compétences que vous acquerrez: Google Cloud Platform, Analyse, Traitement du langage naturel, Exploration de texte, Analyse du réseau, API dans le nuage, Données non structurées
★ 4.3 (7) · Débutant · Projet · Moins de 2 heures

Universidad Austral
Compétences que vous acquerrez: Natural Language Processing, Data Processing, Data Preprocessing, Text Mining, AI Orchestration, Pandas (Python Package), Analysis, Big Data, Process Modeling, File Management, Classification Algorithms
★ 4.4 (27) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Universidad Austral
Compétences que vous acquerrez: Web Scraping, Data Integration, Data Processing, Data Preprocessing, Data Cleansing, Data Manipulation, Natural Language Processing, Jupyter, Pandas (Python Package), Hypertext Markup Language (HTML), JavaScript Frameworks, Data Collection
★ 4.3 (15) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Qualité des données, Traitement du langage naturel, Optimisation du modèle, Workflows d'IA, Mise au point, Vérification et validation, Validation des données, Logiciel de collaboration, Prétraitement des données, Prétraitement de données, Données Validation des données, Gestion des données, Modélisation des grandes langues
★ 4.2 (6) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Supervised Learning, Model Optimization, PyTorch (Machine Learning Library), Fine-tuning, Generative Model Architectures, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative AI, Deep Learning, Model Training, Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Autoencoders, Machine Learning Methods, Machine Learning Software, Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Reinforcement Learning, Model Optimization, Autoencoders, Generative AI, Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Unsupervised Learning, Tensorflow, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), Generative Model Architectures, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Regression Analysis
★ 4.5 (4,3 k) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois
DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage profond, Évaluation du modèle, Algorithmes de classification, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Modèle de formation, Réseaux neuronaux convolutifs, Apprentissage par transfert, Visualisation (infographie), Optimisation du modèle, IA générative, Informatique distribuée, Mise au point, Analyse d'images, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels, Vision par ordinateur, Autoencodeurs, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Apprentissage automatique appliqué, Architectures de modèles génératifs
★ 4.8 (1,7 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Responsible AI, Data Ethics, Personally Identifiable Information, Generative AI, AI Security, AI literacy, Information Privacy, Risking, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, AI Workflows, AI Personalization, Solution Design, Model Deployment, Natural Language Processing, AI Integrations, Managed Services, Image Analysis, Law, Regulation, and Compliance, Computer Vision
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines
Stanford University
Compétences que vous acquerrez: Théorie des graphes, Modèle de formation, Apprentissage non supervisé, Probabilités et statistiques, Inférence statistique, Modèle de réseau, Distribution de probabilité, Échantillonnage (statistiques), Statistiques bayésiennes, Optimisation du modèle, Apprentissage automatique, Intelligence décisionnelle, Méthodes d'apprentissage automatique, Analyse du réseau, Modélisation statistique, Apprentissage statistique des machines, Modèle de Markov, Réseau bayésien, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes d'apprentissage automatique
★ 4.6 (1,6 k) · Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois
Stanford University
Compétences que vous acquerrez: Théorie des graphes, Probabilités et statistiques, Analyse de dépendance, Modèle de réseau, Distribution de probabilité, Statistiques bayésiennes, Intelligence décisionnelle, Analyse du réseau, Modélisation statistique, Modèle de Markov, Réseau bayésien
★ 4.6 (1,4 k) · Avancées · Cours · 1 à 3 mois

John Wiley & Sons
Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Generative AI, AI Personalization, Generative Model Architectures, ChatGPT, Prompt Engineering Tools, Data Ethics, GitHub Copilot, Vibe coding, Artificial Intelligence, Microsoft Copilot, AI powered creativity, AI Enablement, Responsible AI, AI literacy, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Content Creation, Natural Language Processing
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: L'IA responsable, Traitement du langage naturel, Détection des anomalies, Éthique des données, Workflows d'IA, Analyse d'images, Microsoft Azure, Vision par ordinateur, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), IA responsable, Connaissance de l'IA
★ 4.5 (1,1 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines