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Deep learning pour le traitement automatique des langues

Environnement scientifique et technique de la formation

Laboratoire d'informatique fondamentale de Marseille - UMR 7279

RESPONSABLE

Benoit FAVRE

Maître de conférences

UMR 7279

LIEU

MARSEILLE (13)

ORGANISATION

3 jours
De 3 à 15 stagiaires
TP en sous-groupes de 5 stagiaires maximum avec 1 intervenant par sous-groupe

COÛT PÉDAGOGIQUE

1150 Euros

A L'ISSUE DE LA FORMATION

Evaluation de la formation par les stagiaires
Envoi d'une attestation de formation

DATE DU STAGE

18289 : du lundi 26/03/2018 au mercredi 28/03/2018

Janvier Février Mars
18289
Avril
Mai Juin Juillet Août
Sept. Oct. Nov. Déc.

OBJECTIFS

- Savoir identifier et formaliser les problèmes de traitement automatique des langues qui peuvent être résolus par apprentissage automatique
- Comprendre les bases du deep learning : modularité, capacité, généralisation et apprentissage de réseaux de neurones
- Etre capable d'entraîner et utiliser des représentations de mots
- Savoir construire et entraîner des modèles convolutionnels et des modèles de séquence pour le traitement automatique des langues
- Maîtriser les bases de l'utilisation d'un toolkit de deep learning
- Suivre l'évolution de l'état de l'art du domaine

PUBLIC

Ce cours se destine avant tout à des chercheurs et ingénieurs désirant concevoir des applications innovantes du traitement automatique des langues à l'aide de méthodes issues du deep learning. Il peut aussi intéresser un public traitant plus généralement des données séquentielles et souhaitant aborder le deep learning sur un domaine proche.

PRÉREQUIS

Maîtrise avancée de Python, maîtrise du calcul matriciel, connaissances de base en algèbre, utilisation de Linux en mode console. Avoir des bases en apprentissage automatique et/ou en traitement automatique du langage naturel est recommandé mais pas indispensable.

PROGRAMME

- Introduction au traitement automatique des langues (méthodologie, problèmes, applications)
- Deep learning (réseaux de neurones, couches, graphes de calcul, apprentissage par rétro-propagation, outils et librairies)
- Mise en pratique avec la librairie Keras
- Les représentations de mots
- Architectures récurrentes et convolutionnelles et applications à l'analyse de sentiment, la traduction et la modélisation du langage
- Présentation des avancées récentes dans le domaine

Les stagiaires sont invités à amener leurs jeux de données afin de discuter des méthodes et approches permettant de les traiter et de tenter de créer un premier prototype dans ce cadre.
Alternance de cours (9 h) et de travaux dirigés (9 h)

EQUIPEMENT

Serveurs de calcul avec GPU. Il est demandé aux stagiaires de venir avec leur propre ordinateur.

INTERVENANTS

J. Auguste, S. Delcraz (chercheurs) et B. Favre (maître de conférences)
Formation organisée dans le cadre du Labex Archimède

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