Les cours en traitement du langage naturel peuvent vous aider à comprendre comment analyser, structurer et modéliser des textes. Vous pouvez développer des compétences en prétraitement, classification, modèles linguistiques et évaluation. Beaucoup de cours utilisent des exemples concrets pour illustrer les concepts.

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Tensorflow, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, Réduction de dimensionnalité, Algorithmes d'apprentissage automatique, Données non structurées, Intelligence artificielle, Ingénierie des caractéristiques, Algorithmes, Modèle de Markov, Traitement du langage naturel (NLP), Exploration de texte, Apprentissage automatique, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Grand modèle de langage (LLM), Traitement des données
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Informatique décisionnelle, IA générative, IA responsable, Traitement du langage naturel (NLP), Atténuation des risques, Création de contenu
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Réseaux neuronaux artificiels, Méthodes statistiques, IA générative, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Éthique des données, Grand modèle de langage (LLM), Ingénierie des caractéristiques, Traitement du langage naturel (NLP), Exploration de texte
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Data Wrangling, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, Supervised Learning, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Feature Engineering, Flask (Web Framework), Data Analysis, Responsible AI, LLM Application, Data Import/Export
Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Data Ethics, Responsible AI, Text Mining, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Data Processing, Artificial Intelligence, Scikit Learn (Machine Learning Library), Time Series Analysis and Forecasting, Machine Learning, Data Analysis, Unstructured Data, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Unified Modeling Language
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Tensorflow, Données non structurées, Réduction de dimensionnalité, Algorithmes d'apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage supervisé, Exploration de texte, Ingénierie des caractéristiques
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Computer Vision, Image Analysis, Generative AI, Generative Model Architectures, Application Deployment, Artificial Neural Networks, Text Mining, Deep Learning, Cloud Hosting, Semantic Web, Restful API
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Apprentissage automatique, Deep learning, Apprentissage supervisé, Candidature au LLM, Vision par ordinateur, Science des données, IA générative, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Ingénierie de requête, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage par renforcement, Ingénierie des caractéristiques, Apache Spark, Apprentissage non supervisé, Jupyter, Traitement du langage naturel (NLP), PySpark, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Grand modèle de langage (LLM)
Préparer un diplôme
Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Deep learning, Vision par ordinateur, Apprentissage supervisé, Tensorflow, Science des données, Apprentissage par renforcement, Intelligence artificielle, Exploration de texte, Traitement du langage naturel (NLP), Traitement des données
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Google Cloud
Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Ingénierie des caractéristiques, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), API dans le nuage, Google Cloud Platform, Traitement du langage naturel (NLP), Grand modèle de langage (LLM)
Avancées · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Tensorflow, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Text Mining, Applied Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning, Software Visualization
Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

DeepLearning.AI
Compétences que vous acquerrez: IA générative, Candidature au LLM, LangChain, Gestion des documents, Ingénierie de requête, Importation/exportation de données, Extrait, Grand modèle de langage (LLM), Traitement des données, Web sémantique
Débutant · Projet · Moins de 2 heures
Le traitement du langage naturel, ou NLP, est le domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre et d'utiliser le langage humain. En s'appuyant sur les connaissances de la linguistique et de l'informatique de pointe, la PNL joue un rôle de plus en plus important pour aider les ordinateurs à comprendre les gens et, inversement, pour aider les humains à mieux naviguer dans notre monde de plus en plus numérique.
Par exemple, la PNL est essentielle pour programmer les assistants numériques qui répondent avec précision aux commandes vocales, comme Alexa ou Google Home. Il permet également de créer des chatbots capables de répondre aux demandes de service client les plus courantes. Au-delà des outils destinés aux clients, le NLP est également utilisé pour les applications d'analyse des sentiments utilisées par les entreprises pour évaluer les réactions des médias sociaux à leur marque, ou pour les services capables de créer automatiquement des résumés clairement rédigés de textes ou d'ensembles de données.
Comme d'autres domaines de l'IA et deep learning, la PNL repose sur des algorithmes d'apprentissage automatique organisés dans des architectures neuronales en réseau. Comme les réseaux neuronaux imitent la structure du cerveau humain, ces approches sont particulièrement bien adaptées au traitement du langage naturel. Et, comme pour d'autres applications d'IA/ML, le travail dans le domaine du NLP est le plus souvent effectué en programmation TensorFlow ou Python.
Le traitement du langage naturel est l'une des compétences professionnelles les plus en vogue selon l'indice 2020 des compétences mondiales (GSI) de Coursera. Télécharger l’édition 2020 du rapport du GSI.
C'est une période passionnante pour travailler dans le domaine du traitement du langage naturel, car de plus en plus d'organisations explorent les moyens d'utiliser les chatbots, les assistants numériques et d'autres applications de traitement du langage naturel. Cette tendance a été accélérée par l'épidémie de Covid-19, car l'abandon des services d'assistance physique et des départements de service à la clientèle a conduit les entreprises à essayer de nouveaux modes d'interaction avec les clients. Ainsi, une bonne connaissance des approches NLP peut être utile aux développeurs de logiciels, aux scientifiques des données et à d'autres professionnels de la technologie.
Les professionnels qui souhaitent mettre à profit leur expertise en traitement du langage naturel pour développer de nouvelles approches dans ce domaine peuvent obtenir un diplôme de master, voire un doctorat en informatique. Selon le Bureau of Labor Statistics, ils gagnent un salaire annuel médian de 122 840 dollars par an, et les emplois dans ce domaine devraient croître beaucoup plus rapidement que la moyenne au cours de la prochaine décennie.
Certainement. Coursera propose une multitude de cours et de spécialisations en informatique, en science des données et en intelligence artificielle, y compris des cours spécifiquement axés sur les applications NLP. Ces cours sont proposés par des institutions de premier plan telles que deeplearning.ai, l'Université du Michigan et l'École supérieure d'économie de l'Université nationale de recherche. Vous pouvez également apprendre la PNL avec la pratique Projet Guidé de Coursera, qui vous aide à développer de nouvelles compétences grâce à des tutoriels présentés par des enseignants expérimentés.
La maîtrise du NLP peut améliorer vos qualifications pour une gamme de carrières dans la technologie et l'analyse de données, y compris :
Ces rôles exploitent les compétences NLP pour développer des solutions innovantes qui améliorent la façon dont nous interagissons avec la technologie et les uns avec les autres par le biais du langage.
Oui, Coursera propose une variété de cours gratuits sur de nombreux sujets, y compris la NLP. Bien que vous puissiez accéder gratuitement à la plupart des supports de cours en auditant les cours, cela n'inclut pas les devoirs notés ou un certificat d'achèvement. Pour ceux qui souhaitent obtenir un certificat afin de présenter leur apprentissage ou d'améliorer leur profil professionnel, Coursera offre la possibilité d'acheter le cours. En outre, Coursera propose des essais gratuits ou une aide financière aux apprenants qui remplissent les conditions requises, ce qui rend les certifications plus accessibles à tous.