PARTENAIRE
Natural Language Processing with Deep Learning in Python – Udemy
Présentation
Cette formation en traitement du langage naturel (NLP) avec l’apprentissage profond en Python offre une approche pratique et thĂ©orique des techniques avancĂ©es de NLP. Elle vise Ă maĂźtriser des concepts clĂ©s comme word2vec, GloVe, les rĂ©seaux neuronaux rĂ©currents et rĂ©cursifs, ainsi que leur application dans des tĂąches telles que le tagging des parties du discours, l’analyse des sentiments ou la gĂ©nĂ©ration de reprĂ©sentations vectorielles de mots. Les participants apprendront Ă©galement Ă utiliser des outils comme Gensim et se familiariseront avec les bases des modĂšles modernes comme ChatGPT ou GPT-4. Les objectifs principaux incluent l’acquisition de compĂ©tences en implĂ©mentation d’algorithmes de NLP, l’optimisation des modĂšles et la comprĂ©hension des mathĂ©matiques sous-jacentes. Les bĂ©nĂ©fices pour les apprenants sont multiples : une expertise solide en NLP, une prĂ©paration aux technologies Ă©mergentes et un accĂšs Ă des explications dĂ©taillĂ©es de chaque ligne de code. Le support est en anglais (avec sous-titres en français), et l’examen est Ă©galement en anglais. Des prĂ©requis en programmation Python, en rĂ©seaux neuronaux et en algorithmes sont nĂ©cessaires pour tirer pleinement profit de cette formation.
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Points forts
- ImplĂ©mentation dâalgorithmes NLP de A Ă Z, sans bibliothĂšque prĂȘte đ ïž
- Explications dĂ©taillĂ©es de chaque ligne de code, jamais survolĂ©es đ
- Analyse poussĂ©e des mathĂ©matiques de niveau universitaire pour chaque modĂšle đ
- AccĂšs direct Ă lâexpertise du formateur, rĂ©ponse personnalisĂ©e aux questions đ€
Points faibles
- PrĂ©requis mathĂ©matiques et techniques trĂšs avancĂ©s exigĂ©s đ§ź
- Absence totale de projets concrets utilisant les derniĂšres architectures LLM đ€
Caractéristiques
đ Niveau :AvancĂ©e
đ DurĂ©e : Flexible
đłïž Financement :Aucun
đïž Mode de formation : En ligne
đ Type de reconnaissance : Qualifiante
đŻ Public Cible :Ătudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
đ Autres : Micro-Formation
Présentation du formateur
Udemy is a leading global provider of online learning and professional certification preparation courses. It offers a diverse range of subjects and is dedicated to enhancing skills that are in demand in todayâs job market. Through its platform, learners can access courses anytime and anywhere, enabling flexible and personalized learning experiences. Udemy Business specifically caters to corporate clients, offering tailored training solutions to foster employee development and productivity. Recognized by top companies like Nasdaq, Volkswagen, NetApp, and Eventbrite, Udemy continues to empower individuals and organizations by facilitating in-demand skill acquisition and career advancement.
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Programme
- Aperçu du cours :
- Titre
- Ăvaluation
- Nombre d’inscriptions
- Créateurs
- DerniĂšre mise Ă jour
- Langue
- Ce que vous apprendrez :
- Comprendre et implémenter word2vec
- MĂ©thode CBOW dans Word2vec
- MĂ©thode Skip-gram dans Word2vec
- Optimisation par échantillonnage négatif dans Word2vec
- Implémenter GloVe avec descente de gradient et moindres carrés alternés
- Utiliser des réseaux de neurones récurrents pour le tagging des parties du discours
- Analyse des sentiments avec récursifs
- Utiliser Gensim pour obtenir des vecteurs de mots pré-entraßnés
- Bases importantes pour OpenAI et autres
- Prérequis :
- Installer Numpy, Matplotlib, Sci-Kit Learn, et Theano ou TensorFlow
- Comprendre la rétropropagation et la descente de gradient
- Coder un réseau neuronal récurrent
- ExpĂ©rience utile avec les algorithmes d’arbre
- Description du cours :
- Exploration du traitement du langage naturel (NLP)
- Implémentation de word2vec
- Usage des réseaux neuronaux récurrents et récursifs
- Instructeurs :
- Lazy Programmer Inc.
- Lazy Programmer Team
- Informations supplémentaires :
- S’adresse aux Ă©tudiants et professionnels
- Créer des représentations vectorielles de mots
- Caractéristiques uniques du cours :
- Chaque ligne de code est expliquée en détail
- Pas de perte de temps “Ă taper” sur le clavier
- Englobement des mathématiques de niveau universitaire
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Text Mining & Natural Language Processing â Pratique – Ascent Formation
Présentation
Cette formation de 21 heures, composĂ©e de 76 leçons, offre une approche pratique du Text Mining et du Natural Language Processing (NLP). Elle vise Ă transmettre une comprĂ©hension approfondie des techniques statistiques textuelles, de l’extraction des caractĂ©ristiques, de la classification supervisĂ©e et non supervisĂ©e, ainsi que des applications avancĂ©es en NLP avec le Deep Learning. Les participants apprendront Ă manipuler des donnĂ©es textuelles, Ă dĂ©finir des algorithmes de classification et Ă Ă©valuer leurs performances prĂ©dictives. DestinĂ©e aux ingĂ©nieurs, chefs de projets IA et consultants, cette formation requiert des bases en statistique, en Machine Learning et une expĂ©rience pratique. Les bĂ©nĂ©fices incluent l’acquisition de compĂ©tences opĂ©rationnelles pour traiter de grands volumes de donnĂ©es textuelles et maĂźtriser des outils comme Word2Vec, TF-IDF ou les RNN. Le support est en français, tout comme l’examen, et le coĂ»t s’Ă©lĂšve Ă 2 100 âŹ. Aucun certificat n’est dĂ©livrĂ© Ă l’issue de la formation.
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Points forts
- Approche 100% pratique orientĂ©e mise en Ćuvre concrĂšte đ ïž
- Formation sans certificat, focalisĂ©e uniquement sur lâexpertise mĂ©tier đŻ
- Exigence d'expĂ©rience prĂ©alable pour un niveau avancĂ© garanti đ
- Encadrement par un expert reconnu du secteur de la data đšâđ»
Points faibles
- Pas de certification dĂ©livrĂ©e Ă lâissue du cours đ
- Tarif 2âŻ100⏠élevĂ© pour seulement 21 heures đž
Caractéristiques
đ Niveau :IntermĂ©diaire
đ DurĂ©e : 1 Ă 2 jours
đłïž Financement :Aucun
đïž Mode de formation : En ligne
đ Type de reconnaissance : Qualifiante
đŻ Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
đ Autres : Certification Qualiopi, Micro-Formation
Présentation du formateur
Ascent Formation est un organisme de formation certifiĂ© Qualiopi, spĂ©cialisĂ© dans les compĂ©tences et mĂ©tiers de l’informatique. Avec un vaste catalogue de plus de 750 formations, Ascent propose des programmes couvrant divers domaines technologiques tels que la cybersĂ©curitĂ©, le cloud computing, le dĂ©veloppement logiciel, les systĂšmes d’information et la gestion de projet IT. L’organisme offre des formations dispensĂ©es par des experts reconnus dans leur domaine, adaptĂ©es aux besoins spĂ©cifiques des entreprises pour dĂ©velopper les compĂ©tences des collaborateurs. GrĂące Ă ses solutions intra et inter-entreprises, Ascent Formation soutient l’Ă©volution professionnelle et l’adaptabilitĂ© technologique des participants.
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Programme
- Caractéristiques du Cours :
- Durée : 21 heures
- Leçons : 76
- Certificat : Non
- Prix : 2,100.00âŹ
- Objectif de formation : Comprendre les concepts de text mining et NLP par la pratique.
- Prérequis :
- MaĂźtriser des bases en statistique, en Machine Learning et en Deep Learning
- Avoir une expérience pratique
- Fonctionnalités du Cours :
- Techniques de statistique textuelle
- Extraction des caractéristiques de données textuelles
- Sélections et classements dans des volumes importants de données textuelles
- DĂ©finition dâun algorithme de classification
- Mesure des performances prĂ©dictives dâun algorithme
- Public Ciblé :
- Ingénieurs
- Chefs de projets IA
- Consultants IA
- Toute personne souhaitant utiliser le Text Mining
- Structure du Cours :
- Bases traditionnelles du Text Mining (8 sections) :
- Utilisation d’API
- Préparation des données textuelles
- Exploration du corpus de textes
- Nettoyage et normalisation des données
- Exercices pratiques
- Feature engineering : représentation de texte (7 sections) :
- ModĂšles Bag of Words, TF-IDF, Word2Vec, GloVe, FastText
- Exercices pratiques
- Similarité des textes et classification non-supervisée (6 sections) :
- Concepts fondamentaux de similarité
- Analyses des distances, recommandation de produits
- Classification supervisée du texte (9 sections) :
- Prétraitement et normalisation des données
- ModĂšles de classification, Bayes NaĂŻf, RĂ©gression Logistique, SVM, etc.
- Ăvaluation des modĂšles
- NLP & Deep Learning (8 sections) :
- BibliothĂšques NLP et Deep Learning
- RNN et modÚles avancés
- Bases traditionnelles du Text Mining (8 sections) :
- Autres informations significatives :
- L’instructeur, BPRIGENT, propose Ă©galement d’autres formations dans des domaines tels que Web Analytics, Tableau Desktop, et TensorFlow.
- Les formations sont orientées pour des niveaux tous publics avec différents niveaux de leçons et heures.
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Formation NLP (Natural Language Processing) – Sparks
Présentation
Cette formation en Natural Language Processing (NLP), dâune durĂ©e de 3 jours (21 heures), est dispensĂ©e en distanciel ou en prĂ©sentiel dans 16 villes en France. Elle sâadresse aux data scientists, analystes et ingĂ©nieurs Big Data disposant de bases en Python, machine learning et statistiques. Les participants y apprendront les techniques essentielles du NLP, comme le prĂ©traitement (tokenisation, stemming), les reprĂ©sentations vectorielles (tf-idf, embeddings), ainsi que lâutilisation de rĂ©seaux neuronaux (RNN, transformateurs) pour des applications telles que lâanalyse de sentiments ou le rĂ©sumĂ© de texte. La formation inclut des travaux pratiques avec spaCy et NLTK, un support numĂ©rique en français, et prĂ©pare Ă lâintĂ©gration du NLP dans des workflows professionnels. CertifiĂ©e Qualiopi et Ă©ligible aux financements OPCO, elle offre un score de satisfaction de 4,64/5. CoĂ»t : Ă partir de 2250 âŹHT. Contact : 0805 950 800 (gratuit).
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Points forts
- Certification Qualiopi avec taux de satisfaction Ă©levĂ© (4.64/5) đ
- Travaux pratiques complets avec NLTK et spaCy đ ïž
- Programme couvrant tous les transformateurs modernes (GPT, BERT) đ€
- Formation disponible dans 16 villes françaises et en distanciel đ
Points faibles
- Manque dâapprofondissement sur les architectures rĂ©centes type transformers đ€
- Absence d'exemples concrets dâindustrialisation NLP Ă grande Ă©chelle đ
Caractéristiques
đ Niveau :AvancĂ©e
đ DurĂ©e : 2 jours Ă 2 semaines
đłïž Financement :OPCO
đïž Mode de formation : En centre de formation, En ligne
đ Type de reconnaissance : Certifiante
đŻ Public Cible :Entreprise, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
đ Autres : Certification Qualiopi
Présentation du formateur
Sparks Formation propose une vaste gamme de programmes de formation destinĂ©s aux professionnels IT, couvrant des domaines tels que le dĂ©veloppement logiciel, la gestion de projet, le Big Data, et la cybersĂ©curitĂ©. Avec des formations en Java, DevOps, SQL, et bien d’autres, Sparks s’adresse tant aux dĂ©butants qu’aux professionnels expĂ©rimentĂ©s. Les formations sont offertes sous divers formats adaptĂ©s aux besoins des entreprises, notamment en cours particuliers ou en sessions Inter-entreprises. CertifiĂ© Qualiopi et OPQF, Sparks garantit la qualitĂ© de ses formations qui sont Ă©ligibles aux financements par les OPCO. RĂ©parti sur plusieurs villes françaises, Sparks se positionne comme un partenaire de confiance pour le dĂ©veloppement des compĂ©tences IT.
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Programme
- Introduction au NLP :
- Techniques de nettoyage de texte
- Encodage des données
- Outils
- Représentation du Texte :
- Sac de mots
- TF-IDF
- N-grammes
- Word embeddings
- Apprentissage automatique :
- Modélisation prédictive
- MĂ©thodes de classification
- Clustering
- RĂ©seaux Neuronaux :
- Aperçu
- RNN
- Transformateurs
- Grandes applications comme GPT, BERT
- Ăvaluation et DĂ©ploiement :
- Mesures d’Ă©valuation
- Matrices de confusion
- Validation croisée
- Considérations éthiques :
- Ăthique dans le NLP
- Biais
- Transparence
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Formation Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP) – NobleProg
Présentation
Cette formation spĂ©cialisĂ©e aborde le rĂ©glage fin (fine-tuning) des modĂšles prĂ©-entraĂźnĂ©s en traitement du langage naturel (NLP), tels que GPT, BERT et T5, pour des applications concrĂštes comme lâanalyse des sentiments, la traduction automatique ou le rĂ©sumĂ© de texte. Elle vise Ă doter les participants des compĂ©tences nĂ©cessaires pour adapter ces modĂšles Ă des besoins spĂ©cifiques, optimiser leurs hyperparamĂštres, et les dĂ©ployer efficacement dans des environnements rĂ©els. DestinĂ©e aux scientifiques des donnĂ©es et aux ingĂ©nieurs en NLP, elle requiert une comprĂ©hension prĂ©alable des concepts de NLP, une maĂźtrise de Python et une familiaritĂ© avec TensorFlow ou PyTorch. Les bĂ©nĂ©fices incluent une approche pratique, avec des exercices en live-lab et lâacquisition de bonnes pratiques pour Ă©viter les Ă©cueils courants comme le surajustement. Le support est disponible en français, tout comme lâexamen, offrant ainsi un cadre dâapprentissage cohĂ©rent et accessible.
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Points forts
- Personnalisation avancĂ©e du programme sur demande đŻ
- Environnement pratique live-lab avec accompagnement expert đ§âđ»
- AccĂšs flexible en ligne ou prĂ©sentiel, sessions mondiales đ
- Consultation post-formation par des experts IA certifiĂ©s đ€
Points faibles
- Absence de certification reconnue dans l'industrie NLP đ
- Manque de parcours post-formation pour l'application pratique đ ïž
Caractéristiques
đ Niveau :IntermĂ©diaire
đ DurĂ©e : 1 Ă 2 jours
đłïž Financement :Aucun
đïž Mode de formation : En centre de formation, En ligne
đ Type de reconnaissance : Certifiante
đŻ Public Cible :Entrepreneur, Ătudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
đ Autres : Certification Qualiopi, Micro-Formation
Présentation du formateur
NobleProg est un groupe international spĂ©cialisĂ© dans la formation sur-mesure et le conseil, offrant un large Ă©ventail de programmes incluant l’intelligence artificielle, la gestion de projets et plus encore. Avec son outil innovant DaDesktop, NobleProg facilite l’apprentissage virtuel interactif, permettant l’accĂšs Ă des environnements de formation Ă distance. Ils proposent des formations en français et en anglais, sur site ou en ligne, adaptĂ©es aux besoins des entreprises et des individus. NobleProg est reconnu pour sa capacitĂ© Ă maintenir les compĂ©tences des professionnels Ă jour grĂące Ă des solutions de formation continues et personnalisĂ©es. Avec des partenaires prestigieux tels qu’Oracle, Ericsson et KPMG, NobleProg affiche un engagement rĂ©solu envers l’excellence formatrice.
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Programme
- Description du Cours :
- Réglage fin des modÚles pré-entraßnés pour le TAL
- Couvre GPT, BERT, T5
- Techniques clés et bonnes pratiques en NLP
- Objectifs de la Formation :
- Comprendre le réglage fin pour le TAL
- Affiner modÚles pré-entraßnés pour applications spécifiques
- Optimiser les hyperparamĂštres
- Ăvaluer et dĂ©ployer les modĂšles
- Format du Cours :
- Exposés et discussions interactives
- Exercices pratiques
- Mise en Ćuvre en live-lab
- Public Cible :
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en NLP
- Pré-requis :
- Compréhension de la PNL
- Expérience en programmation Python
- Familiarité avec TensorFlow ou PyTorch
- Contenu du Cours :
- Introduction au réglage fin de la PNL
- Compréhension des tùches du TAL
- Installation et utilisation de Python et bibliothĂšques
- Préparation des ensembles de données et tokenisation
- Optimisation des performances et déploiement
- Aspects Pratiques :
- Ajustement de modĂšles comme BERT
- Déploiement et intégration des modÚles
- Discussion des défis et bonnes pratiques
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Formation Data Science : Natural Language Processing (NLP) et Speech Recognition – Plb Consultant
Présentation
Cette formation intensive de 3 jours, destinĂ©e aux profils intermĂ©diaires (analystes, data scientists, ingĂ©nieurs, etc.), se concentre sur la science des donnĂ©es appliquĂ©e au traitement du langage naturel (NLP) et Ă la reconnaissance vocale. Elle vise Ă transformer des donnĂ©es textuelles et vocales non structurĂ©es en informations exploitables grĂące au Deep Learning et aux modĂšles de machine learning avec Python. Les participants apprendront Ă structurer ces donnĂ©es, crĂ©er des modĂšles prĂ©dictifs (analyse de sentiments, dĂ©tection d’intentions) et maĂźtriser les spĂ©cificitĂ©s du langage parlĂ©. Les bĂ©nĂ©fices incluent une comprĂ©hension approfondie des technologies NLP et vocales, ainsi que leur dĂ©ploiement concret dans des projets d’IA. Le support est en français, tout comme l’examen. Les prĂ©requis incluent des bases en Machine Learning, statistiques et Python, ainsi qu’une initiation Ă la Data Science. Disponible Ă distance, Ă Paris ou en rĂ©gion (2500⏠HT), cette formation est notĂ©e 5/5 par les participants pour son approche pratique et son expertise ciblĂ©e.
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Points forts
- Formation complĂšte couvrant Ă la fois NLP et reconnaissance vocale đ
- Approche pratique avec Python en seulement 3 jours intensifs đ
- Satisfaction client maximale avec note parfaite de 5/5 â
- FlexibilitĂ© totale du lieu de formation selon vos besoins đ
Points faibles
- Tarif deux Ă trois fois supĂ©rieur Ă la moyenne concurrentielle đž
- Absence totale de certification ou reconnaissance officielle đ
Caractéristiques
đ Niveau :IntermĂ©diaire
đ DurĂ©e : 2 jours Ă 2 semaines
đłïž Financement :Aucun
đïž Mode de formation : En centre de formation, En ligne
đ Type de reconnaissance : Qualifiante
đŻ Public Cible :Demandeurs dâemploi, Entreprise, Ătudiant, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
đ Autres : Certification Qualiopi
Présentation du formateur
PLB est un organisme de formation continue spĂ©cialisĂ© dans le dĂ©veloppement des compĂ©tences en informatique et management pour les professionnels. Depuis 25 ans, PLB propose, en prĂ©sentiel et Ă distance, plus de 2000 formations couvrant divers domaines tels que l’Unix, le dĂ©veloppement, les bases de donnĂ©es, la cybersĂ©curitĂ©, et bien d’autres. L’organisme est certifiĂ© Qualiopi, garantissant la qualitĂ© des services offerts. PLB est reconnu pour ses formations alignĂ©es sur les attentes rĂ©elles du marchĂ© et pour son engagement en matiĂšre de RSE, attestĂ© par une Ă©valuation Platinium par EcoVadis, positionnant PLB dans le top 1% des organismes français.
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Programme
- Formation : Data Science – NLP et Speech Recognition :
- Objectif : Devenir un expert du langage écrit et parlé avec Python
- Durée : 3 jours
- Niveau : Intermédiaire
- Lieu : Au choix – Ă distance, en prĂ©sentiel Ă Paris ou en rĂ©gions
- Prix : 2500⏠HT
- Référence : DNLP
- ĂligibilitĂ© CPF : Non
- Description :
- Les données non structurées issues du langage (mails, appels, visio, etc.) sont omniprésentes mais rarement exploitées
- GrĂące au Deep Learning, il est plus facile d’utiliser ces donnĂ©es
- La formation prĂ©pare les data scientists Ă exploiter donnĂ©es texte et voix dans des projets d’IA
- Objectifs pédagogiques :
- Structurer et créer des modÚles de machine learning pour données texte et voix
- Acquérir une compréhension du potentiel du NLP et du traitement automatique de la parole
- Apprendre à déployer ces technologies pour créer de la valeur
- Public ciblé :
- Analystes, statisticiens, architectes, développeurs, data scientists, ingénieurs en machine learning
- Prérequis : connaissances en Machine Learning, statistiques, notions de base en Python, et avoir suivi une introduction à la Data Science
- Contenu des cours :
- Jour 1 : Introduction Ă l’analyse de texte et voix, bases du NLP, Word embedding, NLP rĂ©duction de dimensions
- Jour 2 : Compréhension du langage naturel (NLU), création de modÚles de sentiment, intention et entités
- Jour 3 : Traitement de la parole, reconnaissance vocale, analyse de la parole, particularités du langage parlé
- Avis des participants :
- Note moyenne de 5/5, avec tous les retours positifs
- D’autres formations apparentĂ©es :
- Exploitation des données avec Dataiku
- Comprendre les statistiques pour le Big Data ou la business intelligence
- Visualisation des données avec Gephi
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Formation en NLP – DataScientest.fr
Présentation
Cette formation en Deep Learning pour le Natural Language Processing (NLP) offre un cursus expert de 15 semaines en format hybride, combinant apprentissage flexible sur plateforme et Masterclasses. Elle vise Ă maĂźtriser les techniques avancĂ©es de traitement du langage naturel, incluant le Text Mining, les Word Embeddings, les rĂ©seaux de neurones rĂ©currents et les Transformers avec TensorFlow. Les participants apprendront Ă analyser, extraire et transformer des donnĂ©es textuelles, puis Ă Ă©laborer et Ă©valuer des solutions dâIA appliquĂ©es au NLP. Les bĂ©nĂ©fices incluent lâacquisition de compĂ©tences recherchĂ©es en R&D, un accĂšs Ă un rĂ©seau dâalumni et un accompagnement vers lâemploi. La formation, dispensĂ©e en français avec des supports dans la mĂȘme langue, dĂ©livre une certification RNCP niveau 7 (bac+5). Ăligible au CPF et financĂ©e par PĂŽle Emploi, elle affiche un taux de rĂ©ussite de 95,6% et comprend 230 heures (cours et projet). Prochaine rentrĂ©e : 7 janvier 2025.
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Points forts
- Formation hybride unique avec 85% d'apprentissage coachĂ© sur plateforme đ
- Double certification avec diplĂŽme de La Sorbonne đ
- Taux de complĂ©tion exceptionnel de 94-100% des participants đ
- Reconnue par plus de 70 entreprises du Fortune 500 đ
Points faibles
- Absence de modules sur la gestion des biais et lâĂ©thique en NLP âïž
- Focalisation exclusive sur TensorFlow, sans Pytorch officiel đ€
Caractéristiques
đ Niveau :AvancĂ©e
đ DurĂ©e : 2 semaines Ă 6 mois
đłïž Financement :CPF, France Travail, OPCO
đïž Mode de formation : Blended Learning, En ligne
đ Type de reconnaissance : Certifiante
đŻ Public Cible :Demandeurs dâemploi, Professionnels en reconversion, SalariĂ©s
đ Autres : Certification Qualiopi
Présentation du formateur
DataScientest est un organisme de formation leader en Europe, spĂ©cialisĂ© dans les mĂ©tiers de la data, de la cybersĂ©curitĂ© et du dĂ©veloppement. Avec une approche flexible, ils proposent des formations en bootcamp ou Ă temps partiel adaptĂ©es aux besoins des professionnels et des entreprises. GrĂące Ă un partenariat acadĂ©mique prestigieux avec les Mines Paris PSL et des collaborations avec des gĂ©ants technologiques tels que Microsoft et AWS, les diplĂŽmes dĂ©livrĂ©s sont hautement reconnus. Offrant plus de 500 partenariats avec des entreprises, DataScientest se distingue par un taux d’employabilitĂ© Ă©levĂ© de 85 %, plaçant ses alumni au cĆur du marchĂ© de l’emploi technologique.
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Programme
- Présentation de la Formation :
- Cursus Expert : Formation en NLP, Deep Learning for Natural Language Processing
- Durée et Format : Continu sur 15 semaines avec un format hybride
- Prochaine rentrée : 07 janvier 2025
- Télécharger le programme : Option disponible
- Module de Formation :
- Natural Language Processing :
- Text Mining
- Word Embedding et application sur la Text Similarity
- Réseaux de neurones récurrents (avec TensorFlow)
- Transformers (Fondamentaux sur TensorFlow)
- Natural Language Processing :
- Objectifs et MĂ©thodologie de la Formation :
- Analyser : Données pertinentes à intégrer
- Extraire : Données à transformer pour les rendre exploitables
- Ălaborer : Solutions IA appliquĂ©es au traitement du langage naturel
- Ăvaluer : InterprĂ©ter les rĂ©sultats
- Chiffres Clés de la Formation :
- Taux de réussite : 95,6%
- Taux de complétion : 100%
- Tarifs de la Formation :
- Les fondamentaux du Deep Learning : 2000âŹ
- Fondamentaux + NLP : 4200âŹ
- Fondamentaux + NLP + CV (Computer Vision) : 6200âŹ
- Financement :
- Formation reconnue par lâEtat, Ă©ligible au CPF
- Possibilité de prise en charge par PÎle Emploi
- Facilités de paiement pour les salariés
- Pourquoi se Former au NLP ?
- Compréhension du langage naturel par les machines
- Automatisation et création de nouvelles technologies de traitement du langage
- D’importants investissements en IA sont prĂ©vus
- Insertion Professionnelle :
- Formations en intelligence artificielle recherchées par les recruteurs
- Ateliers carriĂšre et accompagnement vers l’emploi
- Reconnaissance du DiplĂŽme :
- Certification RNCP36129 du CollĂšge de Paris, niveau bac +5
- Organisation et ModalitĂ© dâĂvaluation :
- La formation comprend 230 heures
- Sessions en visioconférence et travail sur plateforme
- Compétences Acquises :
- Natural Language Processing et/ou Computer Vision
- Essentielles pour la R&D en intelligence artificielle
- Communauté et Accompagnement :
- AccĂšs Ă une communautĂ© dâalumni
- Ateliers et newsletters pour continuer la veille technologique
- Entreprises Partenaires :
- Partenariats avec de grandes entreprises recrutant les alumnis
- Divers :
- Formation accessible aux personnes handicapées avec supports et assistances adaptées
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