Mis à jour en mai 2025. Ce cours intègre désormais Coursera Coach ! Une façon plus intelligente d'apprendre avec des conversations interactives en temps réel qui vous aident à tester vos connaissances, à remettre en question vos hypothèses et à approfondir votre compréhension à mesure que vous progressez dans le cours. Ce cours offre une plongée profonde dans le monde du Traitement du langage naturel (NLP) en utilisant les modèles transformateurs de Hugging Face. Il vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour mettre en œuvre des techniques NLP de pointe telles que l'analyse des sentiments, la génération de texte, la reconnaissance des entités nommées, et plus encore. À la fin du cours, vous serez en mesure d'appliquer ces modèles pour des applications pratiques en Python. Vous commencerez par une introduction aux concepts fondamentaux derrière les Transformers, y compris leur évolution des Réseaux de neurones récurrents (RNN) aux mécanismes d'attention. Le cours couvre un large éventail de sujets tels que l'analyse des sentiments, les embeddings, la recherche sémantique, le résumé de texte et la traduction automatique neuronale. Chaque concept est associé à une implémentation en Python, ce qui vous permet d'acquérir une expérience pratique et de gagner en confiance dans les applications NLP du monde réel. Tout au long du cours, vous serez guidé pas à pas à travers des exemples pratiques utilisant la bibliothèque Hugging Face, qui simplifie l'entraînement et le déploiement des modèles. À la fin du cours, vous aurez une solide compréhension des différentes tâches NLP et de la manière d'appliquer les Transformers pour les résoudre. Vous aurez également un aperçu des sujets avancés tels que la modélisation du langage masqué, la réponse aux questions et la classification zéro coup. Ce cours est conçu pour les apprenants qui cherchent à élargir leurs connaissances du NLP, en particulier ceux qui ont une compréhension de base de Python et de l'apprentissage automatique. Si vous souhaitez acquérir une expérience pratique avec Hugging Face Transformers et travailler sur des applications du monde réel, ce cours sera une ressource inestimable.