Elaborazione del Linguaggio Naturale con Deep Learning

I dati testuali sono ovunque, ma insegnare alle macchine a comprendere il linguaggio umano richiede potenti modelli computazionali. Questo corso basato sul testo ti guida attraverso i concetti fondamentali dell'elaborazione del testo utilizzando moderne tecniche di deep learning. Passerai dalla comprensione della pre-elaborazione di base del testo alla progettazione, addestramento e valutazione di modelli neurali per compiti come l'analisi del sentiment, la generazione di testo e la traduzione. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali di NLP, la pre-elaborazione del testo e le tecniche di tokenizzazione; Mappare le parole in spazi ad alta dimensionalità utilizzando word embeddings e rappresentazioni vettoriali; Costruire e addestrare reti neurali ricorrenti (RNN) e reti Long Short-Term Memory (LSTM) per dati sequenziali; Esplorare i meccanismi di attenzione e le architetture basate su transformer; Applicare moderne tecniche di transfer learning utilizzando modelli linguistici pre-addestrati per la classificazione del testo; Implementare metriche di valutazione per misurare le prestazioni del modello su dataset di testo reali. Il corso inizia con concetti linguistici fondamentali e basi matematiche prima di avanzare alle architetture di reti neurali e ai moderni modelli transformer. Leggerai spiegazioni chiare e passo-passo e analizzerai frammenti di codice progettati per costruire la tua intuizione pratica. Questo corso è progettato per aspiranti data scientist, sviluppatori software e appassionati di tecnologia che desiderano imparare il deep learning per NLP da zero. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con le reti neurali, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia oggi il tuo viaggio nel mondo dell'elaborazione intelligente del testo.