NLP - Traitement du Langage Naturel
NLP - Natural Language Processing
Maîtrisez le NLP moderne: de l'analyse de texte classique aux Transformers et LLMs avec Python et Hugging Face.
📋Prérequis
Python, bases ML/DL, mathématiques, anglais technique
🎯Débouchés possibles
Ce que vous allez apprendre
Les phases du parcours
Phase fondamentale - NLP classique
Durée estimée : 2-3 mois
Prétraitement et techniques traditionnelles
Text preprocessing
Nettoyage et préparation du texte
📚Sujets principaux :
- •Tokenization
- •Stemming/Lemmatization
- •Stopwords
- •Regex
- •Normalization
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Pipeline preprocessing
- ✓Nettoyage tweets
- ✓Extraction entités
Feature extraction classique
Représentations vectorielles classiques
📚Sujets principaux :
- •Bag of Words
- •TF-IDF
- •N-grams
- •Word2Vec
- •GloVe
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Classification texte TF-IDF
- ✓Similarité documents
- ✓Word embeddings
Tâches NLP de base
Classification et analyse de sentiment
📚Sujets principaux :
- •Sentiment analysis
- •Text classification
- •Named Entity Recognition
- •POS tagging
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Sentiment analyzer
- ✓Spam detection
- ✓Topic classification
Phase avancée - Transformers & LLMs
Durée estimée : 2-3 mois
Architectures modernes et modèles pré-entraînés
Transformers & Attention
Architecture Transformer
📚Sujets principaux :
- •Self-attention
- •Multi-head attention
- •Positional encoding
- •Encoder-Decoder
- •Tokenizers
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Implémenter attention
- ✓Training tokenizer
- ✓Transformer from scratch
BERT & Fine-tuning
Modèles encodeurs pré-entraînés
📚Sujets principaux :
- •BERT
- •RoBERTa
- •DistilBERT
- •Fine-tuning
- •Hugging Face Transformers
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Fine-tune BERT classification
- ✓NER avec BERT
- ✓Question answering
GPT & Generation
Modèles génératifs et décodeurs
📚Sujets principaux :
- •GPT-2/3
- •Text generation
- •Few-shot learning
- •Prompt engineering
- •LLM APIs
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Text generation
- ✓Summarization
- ✓Chatbot simple
Phase expert - Applications avancées
Durée estimée : 2-3 mois
RAG, fine-tuning LLM et déploiement
Seq2Seq & Translation
Tâches séquence à séquence
📚Sujets principaux :
- •Machine translation
- •Summarization
- •T5/BART
- •Beam search
- •BLEU/ROUGE metrics
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Traduction neuronale
- ✓Résumé automatique
- ✓Paraphrase
RAG & Vector DBs
Retrieval Augmented Generation
📚Sujets principaux :
- •RAG
- •Vector databases (Pinecone/Weaviate)
- •Embeddings search
- •LangChain
- •Document QA
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓RAG chatbot
- ✓Document search
- ✓Knowledge base QA
Fine-tuning & Deployment
Fine-tune LLM et déploiement
📚Sujets principaux :
- •LoRA/QLoRA
- •PEFT
- •Model quantization
- •API deployment
- •Cost optimization
💡Exemples pratiques que vous réaliserez :
- ✓Fine-tune LLM custom
- ✓API NLP
- ✓Chatbot production
Prêt à démarrer votre parcours ?
Rejoignez des milliers d'apprenants et bénéficiez d'un accompagnement par des experts
Conseils pour réussir
Pratique régulière
Réalisez des projets concrets pour appliquer ce que vous apprenez
Rejoignez une communauté
Échangez avec d'autres apprenants et partagez votre progression
Prenez des notes
Gardez une trace de vos apprentissages pour y revenir facilement
Fixez des objectifs
Divisez le parcours en petits objectifs et célébrez vos progrès