Séances de cours associées à Résolution de référence

Se penche sur la résolution de la coréférence, en discutant des défis, des progrès et des méthodes d'évaluation.

Séquence à modèles de séquence: vue d'ensemble et applications

Couvre les modèles de séquence à séquence, leur architecture, leurs applications et le rôle des mécanismes d'attention dans l'amélioration des performances.

Introduction au traitement du langage naturel moderne

Introduit le cours sur le traitement du langage naturel moderne, couvrant son importance, ses applications, ses défis et les progrès de la technologie.

Transformers: Techniques de pré-entraînement et de décodage

Couvre les concepts avancés de transformateur, en se concentrant sur les techniques de pré-formation et de décodage en PNL.

Transformers : Révolutionner les mécanismes d’attention en PNL

Couvre le développement des transformateurs et leur impact sur les mécanismes d'attention en PNL.

Modèles de langage classique: fondements et applications

Présente des modèles de langage classiques, leurs applications et des concepts fondamentaux tels que la modélisation et les mesures d'évaluation basées sur le nombre.

Deep Learning pour répondre aux questions

Explore l'apprentissage profond pour répondre aux questions, analyser les réseaux neuronaux et modéliser la robustesse au bruit.

NLP moderne: Introduction

Par Antoine Bosselut présente le traitement du langage naturel et ses défis, ses avancées dans les modèles neuronaux et ses objectifs de cours.

Systèmes de connaissances non conceptuels

Explore l'impact de l'apprentissage profond sur les humanités numériques, en se concentrant sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès récents de l'IA.

Modèles linguistiques : réseaux neuronaux à contexte fixe et récurrents

Discute des modèles de langage, en se concentrant sur les modèles neuronaux à contexte fixe et les réseaux neuronaux récurrents.

La PNL multilingue : défis et innovations

Couvre l'importance de la PNL multilingue et les défis de l'échelle des modèles linguistiques.

Sparse Communication: Transformations et applications

Explore l'évolution de la modélisation clairsemée à la communication clairsemée dans les réseaux neuronaux pour les tâches de traitement du langage naturel.

Intégrations de mots neuronaux: Représentations d'apprentissage pour le langage naturel

Couvre les incorporations de mots neuronaux et les méthodes d'apprentissage des représentations de mots dans le traitement du langage naturel.

Formation des classificateurs de sentiments binaires

Couvre la formation d'un classificateur de sentiment binaire à l'aide d'un RNN.

Traitement du langage naturel: comprendre les transformateurs et la tokenisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.

Deep Learning pour le NLP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.

Réseaux neuronaux pour la PNL Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.

Traduction automatique : Mécanisme d'attention Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le mécanisme d'attention dans la traduction automatique, en s'attaquant au problème du goulot d'étranglement et en améliorant considérablement les performances NMT.

Analyse du modèle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse du modèle neuronal en PNL, couvrant les études d'évaluation, de sondage et d'ablation pour comprendre le comportement et l'interprétabilité du modèle.

Deep Learning pour le NLP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

En savoir plus sur l'apprentissage profond pour le traitement des langues naturelles, l'exploration de l'intégration des mots neuraux, des réseaux neuraux récurrents et de la modélisation des neurones avec les transformateurs.