Public : Développeurs, Ingénieurs, Analystes, Data Scientists, Data Analysts
Durée : 4 jour(s)
Pré-requis : Avoir des connaissances de base en Python et en deep learning, connaissances de base en NLP et en Python
Objectifs : Maîtriser les principes de base du Natural Language Processing (NLP) - Savoir mettre en œuvre le NLP avec Python et utiliser les modèles open-sources - Maîtriser les RNN dans le contexte du NLP - Maîtriser les principes de fonctionnement de l'API d'OpenAI - Maîtriser les RNN dans le contexte du NLP - Maîtriser les principes de fonctionnement de l'API d'OpenAI
Sanction : Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis
Taux de retour à l’emploi : Aucune donnée disponible
Référence : INT102181-F
Accessibilité : Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap
2 775,00 CHF HT
Introduction au machine et Deep Learning :
Appréhender le machine learning
Concevoir un réseau de neurones
Introduction au Natural Language Processing :
Comprendre le langage humain
Utiliser les outils de NLP et explorer l'historique : Token, Bag of Word, TFIDF
Effectuer le plongement de mot : Word Embedding
Introduction à Python et NLTK
Installer et utiliser la bibliothèque NLTK
Analyser des textes (text similarity, analyse de sentiment et reconnaissance d'entités nommées).
Présentation des réseau de neurones récurrents (RNN) :
Situer les RNN dans le contexte du NLP
Appliquer les RNN aux problèmes de traitement du langage
Prendre connaissance de la bibliothèque transformers de Hugging Face.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Présenter GPT et son fonctionnement
Utiliser pratiquement les modèles GPT
Atelier : Mettre en œuvre des modèles RNN sur des cas concrets. Utiliser GPT pour des tâches spécifiques.
Découvrir OpenAI
Comprendre les principes de fonctionnement de l'IA
Découvrir les ressources OpenAI
Génération de texte avec ChatGPT
Intégrer ChatGPT dans des applications
Atelier : Discuter des bonnes pratiques Générer des images avec DALL-E 2
Introduction au Computer Vision (Vision par ordinateur)
Comprendre les réseaux de neurones à convolution.
Découvrir les modèles open-sources disponibles (Resnet, YOLO).
Générer des images à partir de descriptions en langage naturel
Explorer les fonctionnalités de DALL-E 2 : extension d'images, modification d'images existantes, création de variations d'une image
Faire des requêtes à l'API DALL-E 2.
Atelier : Discuter des bonnes pratiques et des mesures de sécurité pour l'utilisation de DALL-E 2.
Utilisation du modèle GPT-4 de l’API d’Open AI
Appréhender GPT-4 : Introduction, nouveautés
Explorer les nouvelles fonctionnalités
Organiser un atelier avec des exemples d'utilisation de GPT-4.
Entrainement fin (Fine Tuning)
Parcourir des exemples d'utilisation de GPT-4.
Acquérir des compétences en fine-tuning.
Utiliser la reconnaissance vocale avec Whisper
Découvrir Whisper et son principe de fonctionnement
Convertir un audio en texte
Convertir un texte en audio
Traduire et transcrire un audio dans différentes langues
Installer et exécuter Whisper en local
Découvrir différents aspects du NLP et apprendre à utiliser des outils et des modèles avancés pour traiter et générer du texte ainsi que des images.
Pour suivre une session à distance depuis l'un de nos centres, contactez-nous.
Aucune date de programmée actuellement. Pour plus d'information sur les prochaines sessions, nous vous invitons à joindre le service commercial par téléphone au 22 519 09 66 (prix d'un appel local) ou depuis notre formulaire de contact.