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.

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Algorithmes, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Intelligence artificielle, Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique, Données non structurées, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Probabilités et statistiques, Exploration de texte, Réduction de dimensionnalité, Deep learning, Ingénierie des caractéristiques, Grand modèle de langage (LLM), Traitement des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Modèle de Markov, Apprentissage supervisé, Keras (bibliothèque de réseaux neurones)
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Éthique des données, Réseaux neuronaux artificiels, Exploration de texte, Grand modèle de langage (LLM), Traitement du langage naturel (NLP), IA générative, Deep learning, Méthodes statistiques, Ingénierie des caractéristiques
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Informatique décisionnelle, Atténuation des risques, Traitement du langage naturel (NLP), Création de contenu, IA générative, IA responsable
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Data Ethics, Responsible AI, Text Mining, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Data Processing, Artificial Intelligence, Scikit Learn (Machine Learning Library), Time Series Analysis and Forecasting, Machine Learning, Data Analysis, Unstructured Data, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Unified Modeling Language
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Data Wrangling, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Flask (Web Framework), Data Analysis, Data Cleansing, Responsible AI, LLM Application, Data Import/Export
Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Exploration de texte, Tensorflow, Traitement du langage naturel (NLP), Probabilités et statistiques, Données non structurées, Réduction de dimensionnalité, Apprentissage supervisé, Ingénierie des caractéristiques, Algorithmes d'apprentissage automatique
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Science des données, Modélisation prédictive, Tensorflow, Vision par ordinateur, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage par renforcement, Exploration de texte, Deep learning, Traitement des données, Apprentissage supervisé
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Packt
Compétences que vous acquerrez: Large Language Modeling, MLOps (Machine Learning Operations), Extract, Transform, Load, Prompt Engineering, Data Processing, Data Pipelines, AWS SageMaker, Application Deployment, Natural Language Processing, CI/CD, Data Collection, Performance Tuning
Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Computer Vision, Image Analysis, Generative AI, Generative Model Architectures, Application Deployment, Artificial Neural Networks, Text Mining, Deep Learning, Cloud Hosting, Semantic Web, Restful API
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 4 semaines

Google Cloud
Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Traitement du langage naturel (NLP), Google Cloud Platform, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Deep learning, Ingénierie des caractéristiques, Grand modèle de langage (LLM), Keras (bibliothèque de réseaux neurones), API dans le nuage
Avancées · Cours · 1 à 3 mois

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Ingénierie de requête, Grand modèle de langage (LLM), Gestion des documents, IA générative, Candidature au LLM, LangChain, Importation/exportation de données, Extrait, Traitement des données, Web sémantique
Débutant · Projet · Moins de 2 heures

Compétences que vous acquerrez: Pandas (Python Package), Matplotlib, NumPy, Data Visualization, Machine Learning Algorithms, Natural Language Processing, Semantic Web, Data Manipulation, Linear Algebra, Seaborn, Deep Learning, Machine Learning, Python Programming, Text Mining, Data Science, Data Processing, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Unstructured Data, Markov Model
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois
Le traitement du langage naturel, ou NLP, est le domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre et d'utiliser le langage humain. En s'appuyant sur les connaissances de la linguistique et de l'informatique de pointe, la PNL joue un rôle de plus en plus important pour aider les ordinateurs à comprendre les gens et, inversement, pour aider les humains à mieux naviguer dans notre monde de plus en plus numérique.
Par exemple, la PNL est essentielle pour programmer les assistants numériques qui répondent avec précision aux commandes vocales, comme Alexa ou Google Home. Il permet également de créer des chatbots capables de répondre aux demandes de service client les plus courantes. Au-delà des outils destinés aux clients, le NLP est également utilisé pour les applications d'analyse des sentiments utilisées par les entreprises pour évaluer les réactions des médias sociaux à leur marque, ou pour les services capables de créer automatiquement des résumés clairement rédigés de textes ou d'ensembles de données.
Comme d'autres domaines de l'IA et deep learning, la PNL repose sur des algorithmes d'apprentissage automatique organisés dans des architectures neuronales en réseau. Comme les réseaux neuronaux imitent la structure du cerveau humain, ces approches sont particulièrement bien adaptées au traitement du langage naturel. Et, comme pour d'autres applications d'IA/ML, le travail dans le domaine du NLP est le plus souvent effectué en programmation TensorFlow ou Python.
Le traitement du langage naturel est l'une des compétences professionnelles les plus en vogue selon l'indice 2020 des compétences mondiales (GSI) de Coursera. Télécharger l’édition 2020 du rapport du GSI.
C'est une période passionnante pour travailler dans le domaine du traitement du langage naturel, car de plus en plus d'organisations explorent les moyens d'utiliser les chatbots, les assistants numériques et d'autres applications de traitement du langage naturel. Cette tendance a été accélérée par l'épidémie de Covid-19, car l'abandon des services d'assistance physique et des départements de service à la clientèle a conduit les entreprises à essayer de nouveaux modes d'interaction avec les clients. Ainsi, une bonne connaissance des approches NLP peut être utile aux développeurs de logiciels, aux scientifiques des données et à d'autres professionnels de la technologie.
Les professionnels qui souhaitent mettre à profit leur expertise en traitement du langage naturel pour développer de nouvelles approches dans ce domaine peuvent obtenir un diplôme de master, voire un doctorat en informatique. Selon le Bureau of Labor Statistics, ils gagnent un salaire annuel médian de 122 840 dollars par an, et les emplois dans ce domaine devraient croître beaucoup plus rapidement que la moyenne au cours de la prochaine décennie.
Certainement. Coursera propose une multitude de cours et de spécialisations en informatique, en science des données et en intelligence artificielle, y compris des cours spécifiquement axés sur les applications NLP. Ces cours sont proposés par des institutions de premier plan telles que deeplearning.ai, l'Université du Michigan et l'École supérieure d'économie de l'Université nationale de recherche. Vous pouvez également apprendre la PNL avec la pratique Projet Guidé de Coursera, qui vous aide à développer de nouvelles compétences grâce à des tutoriels présentés par des enseignants expérimentés.
La maîtrise du NLP peut améliorer vos qualifications pour une gamme de carrières dans la technologie et l'analyse de données, y compris :
Ces rôles exploitent les compétences NLP pour développer des solutions innovantes qui améliorent la façon dont nous interagissons avec la technologie et les uns avec les autres par le biais du langage.
Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris la NLP. Bien que vous puissiez accéder gratuitement à la plupart des supports de cours en auditant les cours, cela n'inclut pas les devoirs notés ou un certificat d'achèvement. Pour ceux qui souhaitent obtenir un certificat afin de présenter leur apprentissage ou d'améliorer leur profil professionnel, Coursera offre la possibilité d'acheter le cours. En outre, Coursera propose des essais gratuits ou une aide financière aux apprenants qui remplissent les conditions requises, ce qui rend les certifications plus accessibles à tous.