Descriptif : Initiation à l’analyse de données textuelles utilisant le Traitement du Langage Naturel (TAL) et les larges modèles de langage (LLM), couvrant l’extraction d’information, l’analyse de sentiments et émotions, la traduction et la visualisation.
Durée en heures : 14h
Rythme (en journées) : 2 J
Modalité : Présentiel, distanciel ou hybride
Public : Cette formation s’adresse aux professionnels souhaitant maîtriser les techniques avancées d’analyse de données textuelles pour extraire des informations à partir de grands ensembles de textes.
Pré-requis : Connaissance élémentaire en Python et familiarité avec les concepts basiques d’intelligence artificielle et de traitement de données.
Programme et contenu :
- Introduction aux principes du machine learning, du deep learning et du TAL.
- Utilisation de notebooks pour l’extraction d’information: mots clés, entités nommées, citations…
- Analyse textuelle avec python: analyse de sentiments et d’émotions; identification de thématiques; simplification, classification et comparaison et traduction de textes…
- Visualisation de données textuelles à travers des diagrammes, cartographies et réseaux.
Objectifs et compétences visées :
- Appliquer les techniques de NLP et d’utiliser les LLM pour l’analyse de données textuelles.
- Maîtriser l’extraction d’information, l’analyse de sentiments, l’analyse thématique et la visualisation de données.
Méthode pédagogique : Alternance d’apports théoriques et de travaux pratiques encadrés, pédagogie participative et inversée, mini-projets individuels ou en groupes.
Équipements : Chaque participant doit amener son ordinateur portable. Des logiciels doivent parfois être installés (un message détaillé sera envoyé aux participants à l’avance).
Documents : Supports de cours et diapositives, vidéos, exercices, lectures, notebooks.
Évaluation : Évaluation finale des notions acquises (QCM) donnant lieu à une attestation numérique de compétences.
Certification : Une attestation numérique est délivrée à l’issue de la formation
Effectif : 6-12 participants
Responsable pédagogique : Motasem ALRAHABI, Plateforme ObTIC
Lieu : TBD
Dates : TBD
Tarif : TBD
Pour toute information, merci d’écrire à motasem.alrahabi@sorbonne-universite.fr