IA et data
Défis NLP
NLP challenges put you inside the work of teaching machines to read and make sense of language. You'll develop skills in Natural Language Processing fundamentals, Text Tokenization and Word Embeddings, and tasks like Named Entity Recognition and Sequence labeling using NLTK.
From there you'll handle the harder edges — Encoder fine-tuning (BERT family) with Hugging Face Transformers, Custom tokenization, Relation extraction, Information Retrieval, and Multilingual NLP — building Knowledge Representation the way real NLP teams do. Each challenge you solve earns a verified credential you can share with recruiters.
- CodeConfirméNouveau
Extraction automatique d'exigences réglementaires multilingues pour l'export de vin
Concevez un pipeline d'extraction d'entités nommées multilingue, fondé sur le fine-tuning d'un modèle de la famille BERT, capable de repérer les entités critiques dans des extra…
- Transformer Architecture
- Encoder Fine Tuning Bert Family
- Named Entity Recognition
Travaux ouverts - CodeIntermédiaireNouveau
Moteur de recherche multilingue pour un négoce viticole bourguignon
Vous devez concevoir et implémenter un prototype de système de recherche d'information (Information Retrieval, ou IR — la discipline qui étudie comment retrouver des documents p…
- Information Retrieval
- Multilingual NLP
- Word Embeddings
Travaux ouverts
Comment ça marche
Du brief au certificat, en six étapes.
Étape 01
Parcourez des défis alignés sur vos études.
Étape 02
Acceptez celui qui correspond à vos objectifs.
Étape 03
Avancez avec l'aide de l'IA Copilot.
Étape 04
Soumettez-le pour une évaluation structurée.
Étape 05
Obtenez un certificat vérifié.
Étape 06
Ajoutez-le à LinkedIn en un clic.
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Parrainez un défi et rencontrez des candidats à travers un vrai travail.
Les équipes des entreprises peuvent construire des briefs autour des compétences qu'elles recrutent, puis évaluer les étudiants sur des livrables notés selon une grille — pas sur des CV.



















































































