Fondamenti di LLM e Deep Learning per l'Analisi del Testo

Comprendere come i computer elaborano, analizzano e generano il linguaggio umano è una delle competenze più preziose nella tecnologia odierna. Questo corso basato su testo ti guida dalle basi assolute dell'elaborazione del testo ai concetti fondamentali che alimentano l'IA generativa moderna. Leggendo le nostre spiegazioni strutturate e analizzando chiari esempi di codice, costruirai una solida base teorica e pratica nel deep learning per il testo, permettendoti di comprendere come funzionano i moderni modelli linguistici di grandi dimensioni. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali dell'elaborazione del linguaggio naturale, la tokenizzazione e gli word embeddings; Esplorare le architetture di reti neurali utilizzate per l'analisi del testo, incluse le reti ricorrenti e i transformer; Apprendere i meccanismi fondamentali dei modelli linguistici di grandi dimensioni e dei meccanismi di attenzione; Scoprire i moderni pattern di generazione aumentata dal recupero (RAG) e le basi dei database vettoriali; Applicare tecniche di prompt engineering di base per guidare efficacemente gli output del modello; Esercitarsi nell'analisi dei dati testuali utilizzando moderne librerie Python e framework di deep learning. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i fondamenti della pre-elaborazione del testo prima di procedere passo dopo passo attraverso architetture di deep learning, modelli transformer e applicazioni pratiche di IA generativa. Questo corso è progettato per principianti, sviluppatori e appassionati di dati che desiderano imparare l'analisi del testo da zero; non è richiesta alcuna esperienza precedente con il deep learning. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potere del deep learning e dei modelli linguistici di grandi dimensioni per il testo.