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       <p style="text-align: center;">FR</p>
-        <p><b>Les cours, entièrement gratuits et disponibles en ligne, que j'ai traduit en français :</b><br><b>•</b> Le <a href="https://lbourdois.github.io/cours-dl-nyu/">Cours d’apprentissage profond de la NYU de Yann Le Cun et Alfredo Canziani</a><br>Le contenu est structuré en 19 unités, avec 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 <a href="https://huggingface.co/datasets/lbourdois/en-fr-nyu-dl-course-corpus">jeu de données</a> de plus de 3000 données parallèles a été créé pour entraîner un modèle de traduction.<br><b>•</b> Le <a href="https://huggingface.co/learn/nlp-course/fr/">Cours de traitement automatique du langage (NLP) de Hugging Face 🤗</a><br>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).<br><b>•</b> Le <a href="https://huggingface.co/learn/audio-course/fr/">Cours d’audio de Hugging Face 🤗</a><br>Le contenu est structuré en 8 unités réparties sur 46 pages web 🌐.<br><b>•</b> Le <a href="https://github.com/huggingface/diffusion-models-class/tree/main/units/fr">Cours de modèles de diffusion de Hugging Face 🤗</a><br>Le contenu est structuré en 4 chapitres portant sur 17 pages web 🌐 et 8 notebooks Jupyter 📓 (en PyTorch).</p>
+        <p><b>Les cours, entièrement gratuits et disponibles en ligne, que j'ai traduit en français :</b><br><b>•</b> Le <a href="https://lbourdois.github.io/cours-dl-nyu/">Cours d’apprentissage profond de la NYU de Yann Le Cun et Alfredo Canziani</a><br>Le contenu est structuré en 19 unités, avec 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 <a href="https://huggingface.co/datasets/lbourdois/en-fr-nyu-dl-course-corpus">jeu de données</a> de plus de 3000 données parallèles vérifiées manuellement a été créé pour entraîner un modèle de traduction.<br><b>•</b> Le <a href="https://huggingface.co/learn/nlp-course/fr/">Cours de traitement automatique du langage (NLP) de Hugging Face 🤗</a><br>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).<br><b>•</b> Le <a href="https://huggingface.co/learn/audio-course/fr/">Cours d’audio de Hugging Face 🤗</a><br>Le contenu est structuré en 8 unités réparties sur 46 pages web 🌐.<br><b>•</b> Le <a href="https://github.com/huggingface/diffusion-models-class/tree/main/units/fr">Cours de modèles de diffusion de Hugging Face 🤗</a><br>Le contenu est structuré en 4 chapitres portant sur 17 pages web 🌐 et 8 notebooks Jupyter 📓 (en PyTorch).</p>
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       <p style="text-align: center;">EN</p>
-      <p><b>The courses, entirely free and available online, which I have translated into French:</b><br><b>•</b> The <a href="https://lbourdois.github.io/cours-dl-nyu/">Deep learning course from NYU by Yann Le Cun and Alfredo Canziani</a><br>The content is structured into 19 units, with 33 videos 🎥 of courses (lectures and practicums) lasting a total of around 45H, 74 web pages 🌐 summarizing the videos through notes taken by students during the course, and 16 Jupyter notebooks 📓 (in PyTorch) used during practicums. Finally, a <a href="https://huggingface.co/datasets/lbourdois/en-fr-nyu-dl-course-corpus">dataset</a> of more than 3000 parallel data was created to train a translation model.<br><b>•</b> The <a href="https://huggingface.co/learn/nlp-course/fr/">Hugging Face's NLP course 🤗</a><br>The content is structured into 10 chapters comprising a total of 76 videos 🎥 lasting around 5H, 78 web pages 🌐 and 61 Jupyter notebooks 📓 (in PyTorch and Tensorflow).<br><b>•</b> The <a href="https://huggingface.co/learn/audio-course/fr/">Hugging Face's audio course 🤗</a><br>The content is structured into 8 units spread over 46 web pages 🌐.<br><b>•</b> The <a href="https://github.com/huggingface/diffusion-models-class/tree/main/units/fr">Hugging Face's diffusion models course 🤗</a><br>The content is structured into 4 chapters spread over 17 web pages 🌐 and 8 Jupyter notebooks 📓 (in PyTorch).</p>
+      <p><b>The courses, entirely free and available online, which I have translated into French:</b><br><b>•</b> The <a href="https://lbourdois.github.io/cours-dl-nyu/">Deep learning course from NYU by Yann Le Cun and Alfredo Canziani</a><br>The content is structured into 19 units, with 33 videos 🎥 of courses (lectures and practicums) lasting a total of around 45H, 74 web pages 🌐 summarizing the videos through notes taken by students during the course, and 16 Jupyter notebooks 📓 (in PyTorch) used during practicums. Finally, a <a href="https://huggingface.co/datasets/lbourdois/en-fr-nyu-dl-course-corpus">dataset</a> of more than 3000 parallel data manually checked was created to train a translation model.<br><b>•</b> The <a href="https://huggingface.co/learn/nlp-course/fr/">Hugging Face's NLP course 🤗</a><br>The content is structured into 10 chapters comprising a total of 76 videos 🎥 lasting around 5H, 78 web pages 🌐 and 61 Jupyter notebooks 📓 (in PyTorch and Tensorflow).<br><b>•</b> The <a href="https://huggingface.co/learn/audio-course/fr/">Hugging Face's audio course 🤗</a><br>The content is structured into 8 units spread over 46 web pages 🌐.<br><b>•</b> The <a href="https://github.com/huggingface/diffusion-models-class/tree/main/units/fr">Hugging Face's diffusion models course 🤗</a><br>The content is structured into 4 chapters spread over 17 web pages 🌐 and 8 Jupyter notebooks 📓 (in PyTorch).</p>
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