Les apprenants seront en mesure d'analyser les données textuelles, de mettre en œuvre des techniques de prétraitement, d'appliquer des méthodes de vectorisation, de concevoir des modèles d'apprentissage automatique et des modèles neuronaux, et d'évaluer des systèmes de chatbot avancés. Ce cours pratique guide les apprenants pas à pas dans le processus de construction de chatbots avec Keras et TensorFlow, en veillant à ce que les compétences fondamentales et avancées soient développées. Le cours commence par des techniques de prétraitement NLP essentielles, notamment Bag of Words, TF-IDF, suppression des mots vides, stemming et lemmatisation. Les apprenants progressent ensuite vers l'application de modèles ML classiques, le TF-IDF, et les embeddings Word2Vec avant de maîtriser les réseaux neurones et les architectures de chatbot génératif. Dans le dernier module, les apprenants explorent les mécanismes d'attention, les architectures avancées et les stratégies d'évaluation pour créer une IA conversationnelle contextuelle et performante. En terminant ce cours, les apprenants acquièrent une expérience pratique du codage, des flux de travail prêts pour l'industrie et la capacité de concevoir et de déployer en toute confiance des chatbots pour des applications du monde réel. Contrairement aux cours purement théoriques, ce programme met l'accent sur la mise en œuvre pratique, la complexité progressive et l'apprentissage axé sur l'évaluation, ce qui le rend particulièrement adapté à ceux qui veulent concevoir, mettre en œuvre et évaluer des chatbots intelligents avec des techniques NLP de pointe.