À la fin de ce cours, les apprenants seront en mesure d'expliquer les concepts d'analyse des sentiments, d'appliquer des techniques de prétraitement et de construire, former et évaluer des modèles LSTM à l'aide de Keras dans Google Colab. Ce cours basé sur un projet guide les apprenants étape par étape à travers le flux de travail complet de l'analyse des sentiments à l'aide du jeu de données IMDB. En commençant par la configuration de l'environnement Colab et le téléchargement des données, les apprenants prépareront des séquences de texte en utilisant la tokenisation et le padding. Le cours présente ensuite les principes fondamentaux des réseaux de Mémoire court et long terme (LSTM) avant de passer à la construction, à l'entraînement et à l'évaluation de modèles RNN simples et complexes. Les apprenants s'entraîneront également à tracer des résultats et à prédire les sentiments des critiques de films, renforçant ainsi leurs compétences appliquées en Deep Learning. Ce qui rend ce cours unique, c'est son approche pratique : chaque concept est directement lié à une mise en œuvre pratique en Python, garantissant que les apprenants comprennent non seulement la théorie, mais acquièrent également une expérience de codage dans le monde réel. En terminant ce cours, les apprenants seront équipés de la capacité d'analyser les données textuelles, d'optimiser les modèles RNN et d'appliquer l'apprentissage profond pour les tâches NLP en toute confiance.