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Traitement du langage naturel sur Google Cloud

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Traitement du langage naturel sur Google Cloud

Ce cours fait partie de Spécialisation "Apprentissage automatique avancé sur Google Cloud"

Instructeur : Google Cloud Training

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niveau Avancées

Conçu pour les professionnels de ce secteur

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : API dans le nuage
Catégorie : Apprentissage profond
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
Catégorie : Modélisation des grandes langues
Catégorie : Traitement du langage naturel
Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
Catégorie : Emboîtements
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Apprentissage par transfert
Catégorie : Modèle de formation

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Workflows d'IA
Catégorie : Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux)

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Il y a 7 modules dans ce cours

Ce cours présente les produits et les solutions pour résoudre les problèmes de NLP sur Google Cloud. En outre, il explore les processus, les techniques et les outils pour développer un projet NLP avec des réseaux neuronaux en utilisant Vertex AI et TensorFlow - Reconnaître les produits NLP et les solutions sur Google Cloud - Créer un flux de travail NLP de bout en bout en utilisant AutoML avec Vertex AI - Construire différents modèles NLP, y compris DNN, RNN, LSTM et GRU en utilisant TensorFlow - Reconnaître les modèles NLP avancés et les solutions sur Google Cloud

- Construire différents modèles de NLP incluant DNN, RNN, LSTM, et GRU en utilisant TensorFlow - Reconnaître les modèles de NLP avancés tels que l'encodeur-décodeur, le mécanisme d'attention, les transformateurs, et BERT - Comprendre l'apprentissage par transfert et appliquer des modèles pré-entraînés pour résoudre des problèmes de NLP. Prérequis : SQL de base, familiarité avec Python et TensorFlow

Ce module aborde les raisons d'apprendre la NLP à partir de Google et donne un aperçu de la structure et des objectifs du cours.

Inclus

2 vidéos1 lecture

Ce module présente l'architecture NLP sur Google Cloud. Il explore l'histoire du NLP, les API NLP telles que l'API Dialogflow, et les solutions NLP telles que Contact Center IA et Document IA.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module explore AutoML et la formation personnalisée, qui sont les deux options pour développer un projet NLP avec Vertex IA. En outre, le module présente un flux de travail NLP de bout en bout et fournit un laboratoire pratique pour appliquer le flux de travail afin de résoudre une tâche de classification de texte avec AutoML.

Inclus

7 vidéos1 lecture1 devoir

Ce module décrit le processus de préparation des données textuelles dans le cadre du NLP et présente les principales catégories de techniques de représentation du texte.

Inclus

8 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application1 plugin

8 vidéosTotal 36 minutes

Introduction2 minutes
Tokenisation6 minutes
Encodage one-hot et sac de mots7 minutes
Les enchâssements de mots4 minutes
Word2vec9 minutes
Apprentissage par transfert et encastrements réutilisables3 minutes
Introduction au laboratoire : Embeddings réutilisables1 minute
Résumé3 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

Liste de lecture10 minutes

1 devoirTotal 8 minutes

Quiz8 minutes

1 élément d'applicationTotal 60 minutes

Laboratoire : Embeddings réutilisables60 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Accéder aux laboratoires et les compléter15 minutes

Ce module décrit les différents modèles NLP, notamment ANN, DNN, RNN, Mémoire court et long terme (LSTM) et GRU. Il présente également les avantages et les inconvénients de chaque modèle.

Inclus

9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

9 vidéosTotal 48 minutes

Introduction2 minutes
Réseau de neurones artificiels (ANN)11 minutes
TensorFlow6 minutes
DNN7 minutes
RNN6 minutes
Mémoire court et long terme (LSTM)8 minutes
GRU2 minutes
Introduction au laboratoire : Classification de texte avec Keras2 minutes
Résumé3 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

Liste de lecture10 minutes

1 devoirTotal 6 minutes

Quiz6 minutes

1 élément d'applicationTotal 120 minutes

Lab : Classification de texte avec Keras120 minutes

Ce module présente les technologies et modèles de pointe en NLP : encodeur-décodeur, mécanisme d'attention, transformateurs, BERT, et grands modèles de langage.

Inclus

8 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

8 vidéosTotal 31 minutes

Introduction1 minute
Architecture du codeur-décodeur3 minutes
Mécanisme d'attention3 minutes
Transformateur6 minutes
BERT5 minutes
Grand modèle de langage (LLM)8 minutes
Introduction au laboratoire : Traduction de textes à l'aide de l'architecture codeur-décodeur0 minutes
Résumé3 minutes

1 lectureTotal 10 minutes

Liste de lecture10 minutes

1 devoirTotal 6 minutes

Quiz6 minutes

1 élément d'applicationTotal 60 minutes

Laboratoire : Traduction de textes à l'aide de l'architecture codeur-décodeur60 minutes

Ce module passe en revue les thèmes abordés dans le cours et fournit des ressources supplémentaires pour poursuivre l'apprentissage.

Inclus

1 vidéo

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Felipe M.

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de la session, vous aurez accès à toutes les vidéos et à toutes les lectures du cours. Vous pourrez soumettre vos travaux dès le début de la session.

Une fois que vous vous serez inscrit et que votre session aura commencé, vous aurez accès à toutes les vidéos et autres ressources, y compris les lectures et le forum de discussion du cours. Vous pourrez consulter et soumettre des évaluations pratiques, et effectuer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un certificat de cours.