Dans le cours 1 de la spécialisation Traitement du langage naturel (NLP), vous allez :

a) Effectuer une analyse de sentiment des tweets en utilisant la régression logistique puis la classification naïve bayésienne, b) Utiliser des modèles d'espace vectoriel pour découvrir des relations entre les mots et utiliser l'ACP pour réduire la dimensionnalité de l'espace vectoriel et visualiser ces relations, et c) Écrire un algorithme simple de traduction de l'anglais vers le français en utilisant des enchâssements de mots précalculés et un hachage sensible à la localité pour mettre en relation les mots via une recherche approximative par k plus proches voisins. À la fin de cette spécialisation, vous aurez conçu des applications NLP qui effectuent des réponses aux questions et des analyses de sentiments, créé des outils pour traduire des langues et résumer des textes. Cette spécialisation est conçue et enseignée par deux experts en NLP, apprentissage automatique et apprentissage profond. Younes Bensouda Mourri est un instructeur en IA à l'université de Stanford qui a également participé à la construction de la spécialisation Deep learning. Łukasz Kaiser est un Staff Research Scientist chez Google Brain et le coauteur de Tensorflow, des bibliothèques Tensor2Tensor et Trax, et du document Transformer.