Dans le cours 3 de la spécialisation Traitement naturel du langage, vous : a) entraînerez un réseau neuronal avec des word embeddings pour effectuer une analyse des sentiments dans les tweets, b) générerez un texte synthétique de Shakespeare en utilisant un modèle de langage GRU (Gated Recurrent Unit), c) entraînerez un réseau neuronal récurrent pour effectuer une reconnaissance des entités nommées (NER) en utilisant des LSTM avec des couches linéaires, et d) utiliserez des modèles LSTM dits "siamois" pour comparer des questions dans un corpus et identifier celles qui sont formulées différemment mais qui ont le même sens.

À la fin de cette spécialisation, vous aurez conçu des applications NLP qui effectuent des réponses aux questions et de l'analyse de sentiments, créé des outils pour traduire des langues et résumer des textes ! Cette spécialisation est conçue et enseignée par deux experts en NLP, en apprentissage automatique et en 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.