Module 11/Avance

NLP et vision par ordinateur

Traiter du texte et des images : les deux domaines où l'apprentissage profond a changé ce qui est faisable.

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Tokenisation, lemmatisation, mots vides, sac de mots, TF-IDF, n-grammes, spécificités du français.

Word2Vec, plongements contextuels, similarité, recherche sémantique, bases vectorielles.

Attention, architecture transformeur, préentraînement et affinage, classification et extraction d'information.

Représentation d'une image, filtres, contours, histogrammes, augmentation de données, prétraitement.

Réseaux convolutifs, classification, détection d'objets, segmentation, apprentissage par transfert.

Cas d'usage réalistes en contexte local, coût de calcul, modèles légers, inférence sur appareil, éthique de la reconnaissance.