À l'ia avec nlp et openai - niveau initiation : maîtriser les concepts du traitement du langage naturel

• Comprendre et appliquer les concepts fondamentaux du Natural Language Processing (NLP) dans différents contextes
• Savoir utiliser Python pour mettre en œuvre des projets NLP, en exploitant les modèles open-source disponibles
• Maîtriser l'utilisation des Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) dans le contexte du NLP pour une meilleure analyse syntaxique et sémantique
• Approfondir la connaissance de l'API d'OpenAI et savoir l'intégrer dans les solutions de traitement du langage naturel
• Élaborer, à l'aide de l'API d'OpenAI, des solutions de Fine-Tuning pour le modèle Dall-e 2 et les adapter à des problématiques spécifiques
• Évaluer la performance des modèles de NLP et effectuer des ajustements pour optimiser leur précision.

1. INTRODUCTION AU MACHINE LEARNING ET AU DEEP LEARNING

• Description générale du Machine Learning
• Types de Machine Learning : Supervisé, Non Supervisé, Apprentissage par renforcement
• Présentation du Deep Learning
• Réseaux de neurones : Fonctionnement, types et applications
• Importance du Machine Learning et du Deep Learning dans le NLP

2. FONDAMENTAUX DU NLP ET TRAITEMENT DE TEXTE

• Introduction au Natural Language Processing (NLP) : Définition, applications et importance
• Outils de NLP : Token, Bag of Word, TFIDF
• Plongement de mots (Word Embedding) : Définition et application
• Introduction à NLTK : Installation et utilisation
• Atelier pratique : Analyse de textes (similarité de texte, analyse de sentiment et reconnaissance d'entités nommées)

3. DÉCOUVERTE DES RÉSEAUX DE NEURONES RÉCURRENTS (RNN) ET GPT

• Présentation des RNN : Définition, fonctionnement et applications
• Présentation de GPT (Generative Pre-trained Transformer) : Fonctionnement et utilisation
• Introduction à la bibliothèque Transformers de Hugging Face
• Atelier pratique : Mise en œuvre des modèles RNN et GPT sur des cas concrets

4. INTRODUCTION À OPENAI ET CHATGPT

• Présentation d'OpenAI : Historique, principes de fonctionnement et ressources disponibles
• Découverte de ChatGPT : Fonctionnement et applications
• Intégration de ChatGPT dans des applications
• Atelier pratique : Discussion sur les bonnes pratiques et présentation d'exemples d'utilisation de ChatGPT

5. APPROFONDISSEMENT DU NLP AVEC FINE-TUNING DALL-E

• Présentation de Dall-e : Fonctionnement et applications
• Fine-tuning de Dall-e : Techniques et bonnes pratiques
• Intégration de Dall-e dans des applications
• Atelier pratique : Fine-tuning de Dall-e sur des cas concrets

6. SYNTHÈSE ET ÉVALUATION DES COMPÉTENCES ACQUISES

• Synthèse des connaissances acquises durant la formation
• Discussion sur les enjeux futurs du NLP et de l'IA
• Évaluation des compétences par des tests pratiques et théoriques
• Discussion ouverte : Partage d'expériences et d'idées pour de futures applications