Module 1 — Fondamentaux du NLP et prétraitement
- Comprendre les défis du traitement du langage naturel.
- Maîtriser le pipeline NLP : tokenisation, normalisation, lemmatisation, stemming.
- Filtrer les stop words et nettoyer les corpus.
- Travailler avec des textes multilingues (français, arabe, anglais).
Module 2 — Représentation vectorielle du texte
- Implémenter Bag of Words et TF-IDF.
- Comprendre et entraîner des embeddings Word2Vec et GloVe.
- Utiliser les embeddings contextuels (ELMo, FastText).
- Visualiser les espaces vectoriels avec t-SNE.
Module 3 — Tâches NLP classiques
- Implémenter la classification de texte (sentiment analysis, détection de spam).
- Réaliser la reconnaissance d'entités nommées (NER).
- Appliquer l'analyse de sentiment sur des avis clients.
- Implémenter la similarité sémantique et la recherche de documents.
Module 4 — Transformers et modèles pré-entraînés
- Comprendre l'architecture Transformer et le mécanisme d'attention.
- Utiliser BERT et ses variantes avec HuggingFace Transformers.
- Fine-tuner un modèle pré-entraîné sur un dataset métier.
- Utiliser les LLMs (GPT, Mistral) via API pour des tâches NLP.
Module 5 — Applications et déploiement
- Construire un système de question-réponse (QA).
- Implémenter un chatbot basé sur les embeddings.
- Déployer une application NLP avec FastAPI.
- Projet final : application NLP complète de bout en bout sur un cas métier réel.
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