Contenu de la formation
Les participants découvrent les étapes essentielles d’un projet de traitement automatique du langage. La formation couvre la préparation de textes, les représentations et les premières méthodes d’analyse.
Cette formation explique les mécanismes fondamentaux des transformers et de l’attention. Les participants explorent les composants d’un modèle de langage à partir d’exemples en PyTorch.
L’atelier traite de la structuration des corpus, de la tokenisation et de l’évaluation de la qualité des données textuelles. Il aide les équipes à mieux cadrer leurs expérimentations NLP.
Pour qui ?
- Développeurs logiciels
- Ingénieurs IA
- Équipes data
- Étudiants en informatique
Comment se déroule la formation
- 1Identification des cas d’usage textuels du groupe
- 2Rappel des notions utiles de Python et de données textuelles
- 3Préparation et exploration de corpus
- 4Étude guidée de la tokenisation et de l’attention
- 5Lecture et manipulation de code PyTorch
- 6Discussion des critères d’évaluation et des limites
Les formateurs de cette formation
Questions fréquentes
Faut-il connaître le deep learning avant de suivre cette formation ?
Pour le module d’introduction, une base en Python suffit. Les parcours sur les transformers demandent une familiarité avec les notions de machine learning.
La formation couvre-t-elle le français et l’arabe ?
Oui, les exemples et les échanges peuvent prendre en compte les enjeux de préparation de données textuelles en français et en arabe.
Peut-on adapter le programme à un cas d’usage métier ?
Oui, FormaGroup peut organiser une session intra-entreprise en tenant compte du niveau des participants et du contexte de votre projet.
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