Ce cours présente les concepts fondamentaux des grands modèles linguistiques (LLM) et des techniques d’apprentissage profond pour l’analyse de texte, un ensemble de compétences indispensables dans le contexte actuel dominé par l’IA. Alors que les organisations s’appuient de plus en plus sur des systèmes intelligents pour traiter et interpréter les données linguistiques, la compréhension de ces technologies est devenue essentielle pour les professionnels d’aujourd’hui.

Tout au long de la formation, les apprenants découvriront comment les modèles d’apprentissage profond analysent et extraient du sens à partir de données textuelles, acquérant ainsi des connaissances pratiques sur les applications concrètes du traitement du langage naturel (NLP). En étudiant l’architecture et les principes de fonctionnement des « transformers » et des LLM, les participants acquerront les compétences nécessaires pour appliquer ces technologies à des tâches telles que la classification de textes, l’analyse des sentiments et la génération de langage. Ce qui distingue ce cours, c’est son équilibre entre clarté conceptuelle et apprentissage axé sur les applications, alliant des bases théoriques à des exemples tirés des systèmes d’IA modernes. Les apprenants acquerront une compréhension claire de la manière dont les modèles de pointe alimentent les technologies linguistiques les plus avancées d’aujourd’hui. Ce cours est idéal pour les futurs data scientists, les professionnels de l’IA et les développeurs disposant d’une connaissance de base de la programmation et des concepts d’apprentissage automatique, qui souhaitent approfondir leur expertise en TALN et en apprentissage profond. Ce cours constitue la première partie d’une Spécialisation en trois cours conçue pour offrir un parcours d’apprentissage complet dans ce domaine. Bien qu’il apporte une valeur ajoutée et des compétences pratiques en soi, les apprenants à la recherche d’un parcours plus intégré et approfondi auront tout intérêt à suivre l’intégralité de la Spécialisation.