Découvre comment fonctionne BERT et implémente-le en Python pour construire des solutions NLP avancées, incluant des systèmes automatiques de questions et réponses.
BERT a révolutionné le traitement du langage naturel en changeant la façon dont les modèles d'intelligence artificielle comprennent le contexte et le sens d'un texte. Dans ce cours, tu apprendras comment fonctionne ce modèle, depuis ses fondements théoriques jusqu'à son implémentation pratique avec Python, TensorFlow et Google Colab, sans avoir besoin de configurations complexes.
Le cours est conçu pour que tu puisses le suivre même si tu n'as jamais travaillé avec des modèles NLP. Nous commencerons par revoir les concepts essentiels et l'évolution des techniques de traitement du langage naturel jusqu'à BERT, en expliquant chaque étape de manière claire pour que tu comprennes non seulement comment utiliser le modèle, mais aussi pourquoi il fonctionne.
Au fil des leçons, tu implémenteras BERT en Python en utilisant les outils les plus modernes de l'écosystème du deep learning. Tu travailleras avec TensorFlow et Google Colab pour te concentrer sur l'apprentissage et l'expérimentation, en évitant les problèmes d'installation, de compatibilité ou de configuration de l'environnement de développement.
En plus de comprendre la théorie, tu appliqueras BERT à des problèmes réels de traitement du langage naturel, comme la classification de texte, l'analyse sémantique ou les systèmes automatiques de questions-réponses. À la fin du cours, tu auras une base solide pour intégrer des modèles de langage avancés dans tes propres projets d'intelligence artificielle.
Découvre l'évolution du traitement du langage naturel et comprends pourquoi BERT a révolutionné le NLP et marqué un tournant dans l'Intelligence Artificielle.
Apprends comment BERT traite le langage en utilisant l'attention bidirectionnelle et ce qui le différencie de modèles traditionnels comme les RNN et les CNN.
Utilise les outils de tokenisation de BERT pour nettoyer, transformer et préparer des ensembles de données textuelles prêts à entraîner tes modèles d'IA.
Apprends à réutiliser des modèles préentraînés et à les adapter à des tâches spécifiques pour obtenir d'excellentes performances avec moins de données et de temps d'entraînement.
Implémente des solutions basées sur BERT pour la classification de texte, l'analyse sémantique, les systèmes de questions et réponses et d'autres tâches courantes du traitement du langage naturel.
Implémente tous les exemples en utilisant TensorFlow 2 et Google Colab, en évitant les problèmes d'installation et en exploitant un environnement moderne et prêt pour le Deep Learning.
Apprends à télécharger, explorer et intégrer des modèles pré-entraînés et des ressources officielles pour accélérer le développement de projets de NLP.
Construis tes propres couches et architectures qui intègrent BERT comme base pour résoudre des problèmes spécifiques de traitement du langage naturel.
Combinez la théorie et la pratique pour comprendre, implémenter et adapter l'un des modèles de langage les plus influents de l'histoire de l'Intelligence Artificielle.
Ligency Team est une équipe internationale d'experts en programmation, intelligence artificielle, science des données et technologie, fondée par Kirill Eremenko et Hadelin de Pontevés, créateurs de certains des cours les plus populaires au monde dans ces disciplines. Avec des millions d'étudiants et une équipe multidisciplinaire de plus de 20 professionnels, notre mission est d'offrir une formation pratique et de haute qualité qui aide les personnes de tous les niveaux à développer des compétences technologiques pertinentes. Depuis 2018, nos cours sont disponibles en Español grâce à la collaboration avec Juan Gabriel Gomila et Frogames Formación, rapprochant le meilleur contenu éducatif de la communauté hispanophone.
Mathématicien, Instructeur Certifié Unity, et Formateur en Ligne ayant formé plus de 600 000 étudiants à travers le monde sur différentes plateformes comme Udemy et Platzi. PDG de Frogames Formación et promoteur de cette plateforme, apportant toute son expertise en Mathématiques, Machine Learning, Vidéojeux, IA et Blockchain entre autres.
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