Sur cette page vous pouvez trouver les contenus sur lesquels j’ai travaillé (à titre personnel ou professionnel) mais qui sont référencés sur d’autres sites que mon blog personnel. Il s’agit principalement de traductions de cours, et des créations de jeux de données et de modèles.

Traductions

Cours de Yann Le Cun et Alfredo Canziani de la NYU

Cette traduction a été la plus longue à effectuer s’étalant de 2020 à 2022.
Le contenu est structuré en 19 unités réparties sur 33 vidéos 🎥 de cours (cours magistraux et travaux dirigés) d’une durée totale d’environ 45H, 74 pages web 🌐 résumant les vidéos via les notes prises par les étudiants pendant le cours, et 16 notebooks Jupyter 📓 (en PyTorch) utilisés lors des TD. Enfin un jeu de données de plus de 3000 données parallèles vérifiées manuellement a été créé pour entraîner un modèle de traduction.
Vous pouvez retrouver toutes ces ressources sur le site internet dédié qui a été conçu à l’occasion : https://lbourdois.github.io/cours-dl-nyu/.

Cours de Hugging Face 🤗

Cours de NLP

En 2022, j’ai traduit le cours de traitement automatique du langage de Hugging Face.
Le contenu est structuré en 10 chapitres comprenant un total de 76 vidéos 🎥 d’une durée totale d’environ 5H, de 78 pages web 🌐 et 61 notebooks Jupyter 📓 (en PyTorch et Tensorflow).
Vous pouvez retrouver toutes ces ressources sur le site de Hugging Face.

Cours d’audio

En 2023, j’ai traduit le cours de traitement automatique du langage de Hugging Face.
Le contenu est structuré en 8 unités réparties sur 46 pages web 🌐.
Vous pouvez retrouver toutes ces ressources sur le site de Hugging Face.

Cours sur les modèles de diffusion

En 2023, j’ai traduit le cours sur les modèles de diffusion de Hugging Face.
Le contenu est structuré en 4 chapitres portant sur 17 pages web 🌐 et 8 notebooks Jupyter 📓 (en PyTorch).
Vous pouvez retrouver toutes ces ressources sur le GitHub de Hugging Face (le contenu n’ayant pas encore été propagé sur le site officiel).



Jeux de données et modèles

Question Answering

NER