Apprendre le NLP & LLM
En quelques mots
OPCO ET FINANCEMENT
Les opérateurs de compétences (OPCO) . Leurs missions évoluent . Toutefois, plusieurs dispositifs de financement sont accessibles selon les critères de prise en charge de chaque OPCO.
Pour plus d’information, une équipe de gestionnaires spécialisée vous accompagne dans le choix de vos formations et la gestion administrative. vous pouvez déjà choisir votre OPCO en fonction de votre secteur d'activité
A propos de la formation (Natural Language Processing)
Voici une version plus concise avec les points essentiels :
Avantages d'une formation en NLP (Natural Language Processing) :
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Compétences recherchées : Le NLP est crucial pour les chatbots, la traduction automatique, l'analyse de texte, etc. Les entreprises recherchent des experts en NLP.
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Compréhension des bases : Apprentissage des concepts essentiels comme la tokenisation, l'analyse syntaxique, les modèles de langage et l'extraction d'information.
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Outils populaires : Formation sur les bibliothèques comme spaCy, NLTK, et Transformers (GPT, BERT), pour implémenter des modèles NLP avancés.
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Projets pratiques : Application des concepts à des projets réels : analyse de sentiments, chatbots, résumé automatique, détection de spam.
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Opportunités professionnelles : Les rôles en NLP sont très demandés dans des secteurs comme la tech, la santé, et la finance (Data Scientist, Ingénieur en IA, etc.).
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Réseautage : Possibilité de rencontrer des experts, d’échanger des idées et de collaborer sur des projets innovants.
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Reste à jour : Le NLP évolue vite, une formation t’aide à intégrer les dernières avancées et techniques comme les modèles pré-entraînés.
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Applications diverses : Le NLP touche à de nombreux domaines : assistants vocaux, moteurs de recherche, analyse de texte, etc.
En résumé :
Une formation en NLP te permet d’acquérir des compétences clés pour développer des applications basées sur le langage naturel, tout en ouvrant des opportunités de carrière dans un secteur en pleine croissance.
Programme de formation NLP
- Intro to NLP: preprocessing
- The Rise of LLMs: From Tradition to Attention
- BERT and RAG: Contextual Embeddings for Enhanced LLMs
- Diving Deep into Vector Databases and RAG Chatbots
- Building Your Own Question-Answering System
- Remote Learning | NLP and LLM
