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- Azure ai - niveau initiation : maîtrisez le traitement du langage naturel
Azure ai - niveau initiation : maîtrisez le traitement du langage naturel
Objectifs
Programme
- Comprendre et maîtriser les principes fondamentaux du traitement du langage naturel avec Azure AI Services
- Développer une capacité à analyser des textes complexes en utilisant Azure AI Language pour extraire des informations pertinentes
- Concevoir et mettre en œuvre une solution de questions-réponses efficace pour faciliter les interactions utilisateur
- Acquérir les compétences nécessaires pour construire un modèle de compréhension du langage conversationnel adapté aux besoins spécifiques de l'entreprise
- Savoir créer une solution de classification de texte personnalisée pour améliorer l'organisation et la gestion de l'information
- Apprendre à développer une solution d'extraction d'entités nommées personnalisée pour faciliter le repérage et la référence d'informations spécifiques dans les textes
- Maîtriser l'utilisation du service Azure AI Translator pour traduire du texte avec précision et efficacité
- Être capable de créer des applications vocales utilisant Azure AI services pour améliorer l'accessibilité et l'expérience utilisateur
- Savoir traduire la parole avec le service Azure AI Speech pour favoriser la communication multilingue.
1. INTRODUCTION AU TRAITEMENT DU LANGAGE NATUREL AVEC AZURE AI
- Comprendre le concept du traitement du langage naturel (TLN)
- Présentation de la plateforme Azure AI
- Introduction aux différents services de langage Azure AI
2. ANALYSE DU TEXTE AVEC AZURE AI LANGUAGE
- Détecter la langue du texte
- Analyser le sentiment du texte
- Extraire des phrases clés, des entités et des entités liées
- Gestion et interprétation des résultats obtenus
3. CRÉATION D'UNE SOLUTION DE QUESTIONS-RÉPONSES
- Comprendre la gestion des questions et réponses dans le langage naturel
- Création, test, publication et utilisation d'une base de connaissances
- Implémentation d'une conversation à plusieurs tours et d'un apprentissage actif
- Création d'un robot de réponse aux questions interagissant en langage naturel
4. CONSTRUCTION D'UN MODÈLE DE COMPRÉHENSION DU LANGAGE CONVERSATIONNEL
- Provisionnement des ressources Azure nécessaires
- Définition des intentions, des énoncés et des entités
- Utilisation de modèles pour différencier des énoncés similaires
- Utilisation de composants d'entité prédéfinis
- Formation, test, publication et révision d'un modèle Azure AI Language
5. CRÉATION D'UNE SOLUTION DE CLASSIFICATION DE TEXTE PERSONNALISÉE
- Comprendre les différents types de projets de classification
- Création d'un projet de classification de texte personnalisé
- Étiquetage des données, formation et déploiement d'un modèle
- Soumission de tâches de classification depuis votre propre application
6. CRÉATION D'UNE SOLUTION D'EXTRACTION D'ENTITÉS NOMMÉES PERSONNALISÉE
- Comprendre les entités nommées personnalisées et la façon dont elles sont étiquetées
- Construction d'un projet de service linguistique
- Étiquetage des données, formation et déploiement d’un modèle d’extraction d’entités
- Soumission de tâches d'extraction depuis votre propre application
7. TRADUCTION DU TEXTE AVEC LE SERVICE AZURE AI TRANSLATOR
- Mise à disposition d'une ressource Traducteur
- Comprendre la détection, la traduction et la translittération de la langue
- Spécification des options de traduction
- Définition de traductions personnalisées
8. CRÉATION D'APPLICATIONS VOCALES AVEC LES SERVICES AZURE AI
- Provisionnement d'une ressource Azure pour le service Azure AI Speech
- Utilisation de l’API Azure AI Speech to Text pour implémenter la reconnaissance vocale
- Utilisation de l'API Text to Speech pour implémenter la synthèse vocale
- Configuration du format audio et des voix
- Utilisation du langage de balisage de synthèse vocale (SSML)
9. TRADUCTION DE LA PAROLE AVEC LE SERVICE AZURE AI SPEECH
- Mise à disposition des ressources Azure pour la traduction vocale
- Génération d'une traduction de texte à partir de la parole
- Synthèse des traductions orales
10. POUR ALLER PLUS LOIN
- Perspectives futures et opportunités dans le domaine du traitement du langage naturel avec Azure AI.
Public visé
Cette formation s'adresse principalement aux ingénieurs en Intelligence Artificielle, aux développeurs et aux architectes de solutions qui souhaitent améliorer leurs compétences dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) avec Azure AI Services.
Elle convient parfaitement aux professionnels de l'informatique qui travaillent déjà sur des projets d'IA ou de NLP et qui désirent utiliser Azure AI Services pour optimiser leurs solutions. En outre, cette formation peut aussi intéresser les professionnels de la data science et ceux qui ont pour mission de concevoir, de mettre en œuvre et de maintenir des applications d'entreprise déployées sur Azure. Ces professionnels doivent avoir une connaissance préalable des principes fondamentaux de l'IA et du développement de logiciels afin de tirer pleinement parti de cette formation.
Enfin, les managers ou les chefs de projets dans le domaine de la technologie de l'information, qui souhaitent se familiariser avec Azure AI Services et le NLP, peuvent également trouver cette formation bénéfique pour leurs objectifs professionnels.
Prérequis
Être muni d'un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur.
Avoir une solide compréhension de la création et de l’utilisation de divers modèles Azure NLP via Language Studio et dans le code, y compris des modèles personnalisés.
Avoir une expérience de programmation en Python ou en C#.
Être familiarisé avec le Portail Azure et être à l’aise avec l’approvisionnement des ressources Azure AI.
Être en mesure de tester soi-même ses connaissances pour s'assurer d'être prêt à suivre cette formation.
Méthodes pédagogiques
L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.
Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.
Modalités d'évaluation
Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.
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