École duDigital

Formation Deep Learning pour le traitement du langage

3.7 (3)Mis à jour le 14 juin 2026

Ce module de deux jours sert d'entrée en matière au deep learning appliqué au traitement du langage, pour comprendre ce qui se joue derrière les modèles de texte actuels. Après une introduction au deep learning, vous abordez la génération d'embeddings comme représentation du texte, puis les architectures fondamentales du NLP, à commencer par les réseaux récurrents. L'accent est mis sur la compréhension détaillée de ces briques de base et sur la maîtrise des différentes implémentations et outils associés. Un format condensé qui pose les repères techniques nécessaires avant d'aller plus loin dans les modèles de langage.

Formation Deep Learning pour le traitement du langage — Intelligence Artificielle
Durée
2 jours
Prix HT
1 530 €
Coût / jour
765 €
Niveau
Tous niveaux

Ce que vous allez apprendre

  • Comprendre en détail les architectures fondamentales du deep learning appliqué au traitement du langage
  • Maîtriser les différentes implémentations et outils

À qui s'adresse cette formation ?

Elle vise les développeurs, data scientists et ingénieurs curieux du NLP, avec idéalement des bases en Python et en concepts de machine learning pour profiter pleinement du contenu.

Prérequis

  • Connaissance de Python et en mathématique

Au programme

Les grands modules abordés pendant la formation Deep Learning pour le traitement du langage.

  1. 01Présentation
  2. 02Pour aller plus loin
  3. 03[JOUR 1]
  4. 041. Introduction Deep Learning
  5. 052. Génération d’embeddings comme modèle de texte
  6. 063. Architectures fondamentales NLP : réseaux récurrents
  7. 074. Architectures fondamentales NLP : réseaux convolutionnels
  8. 085. Modèles d’attention et comparaisons entre approches convolutionnelles et récurrentes
  9. 09[JOUR 2]
  10. 106. Revue d’applications et d’architectures au traitement du langage : définitions, architectures et résultats
  11. 117. Approches récentes et états de l’art
  12. 128. Visualisation, sécurisation et interprétation d’un modèle : outils
  13. 139. Génération de texte libre ou conditionnée
  14. 14Langues et Lieux disponibles
  15. 15 Langues
  16. 16 Lieux
  17. 17Nos Formateurs Référents
  18. 18Eric
  19. 19Témoignages
  20. 20Afficher tous les témoignages
  21. 21Noter la formation

Avis des participants

Avis vérifiés collectés auprès des participants par Ambient IT.

4.0
« Je recommande la formation »
Stéphane B. de chez IFREMER
3.0
« Les + : vaste Les - : Quelques points imprécis dans les réponses »
Pierre C. de chez CREDIT AGRICOLE CORPORATE AND INVESTMENT B
4.0
« Les + : Le formateur Les - : RAS »
Dominique R. de chez Atoupro Webmarketing

Notre avis

Le coût est de 1 530 € sur 2 jours, soit 765 € la journée. Avec seulement 3 avis et une note de 3,7/5, le recul reste insuffisant pour juger la satisfaction sur la durée.

De nombreuses formations professionnelles sont finançables via le CPF, votre OPCO ou le plan de développement des compétences de votre employeur. L'éligibilité exacte est confirmée par Ambient IT au moment de l'inscription.

Formation Deep Learning pour le traitement du langage : questions fréquentes

Combien coûte la formation Deep Learning pour le traitement du langage ?+

La formation Deep Learning pour le traitement du langage coûte 1 530 € HT pour 2 jours de formation. Elle est dispensée par Ambient IT, en distanciel comme en présentiel.

Quelle est la durée de la formation Deep Learning pour le traitement du langage ?+

La formation Deep Learning pour le traitement du langage dure 2 jours.

Quels sont les prérequis de la formation Deep Learning pour le traitement du langage ?+

Prérequis recommandés : Connaissance de Python et en mathématique.

La formation Deep Learning pour le traitement du langage est-elle finançable (CPF, OPCO) ?+

De nombreuses formations professionnelles sont finançables via le CPF, votre OPCO ou le plan de développement des compétences de votre employeur. Vérifiez l'éligibilité exacte au moment de l'inscription auprès de Ambient IT.

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