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Intelligence artificielle et data

Formation Traitement automatique du français et de l’arabe avec le NLP au Maroc

Appliquez les techniques de traitement automatique du langage naturel à des textes en français et en arabe, y compris des données multilingues. Les ateliers couvrent le nettoyage, la classification, l’extraction d’informations et l’évaluation de modèles de texte.

PythonPyTorch
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Compétences visées

Ce que vous saurez mettre en pratique

01Prétraiter des textes français et arabes
02Construire un classifieur de textes
03Extraire des entités et informations utiles
04Comparer des approches classiques et neuronales
05Évaluer les résultats sur un jeu de données adapté

Programme indicatif

Module 1

Préparation de corpus français et arabes

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 2

Normalisation et tokenisation multilingue

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 3

Représentation des textes et classification

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 4

Reconnaissance d’entités et extraction d’informations

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 5

Modèles de langage et adaptation à une tâche

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 6

Évaluation, biais et limites des résultats

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Module 7

Mini-projet NLP multilingue

Apports ciblés, démonstrations, exercices et mise en application sur des situations professionnelles proches du contexte des participants.

Public concerné

Data scientists, développeurs Python, analystes et équipes travaillant sur des données textuelles multilingues.. Le niveau final, les prérequis et les exercices sont ajustés après qualification des demandes du groupe.

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