Fondamenti di NLP: dal Machine Learning ai Grandi Modelli Linguistici

L'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) è la forza trainante della tecnologia moderna, consentendo ai sistemi di leggere, analizzare e generare il linguaggio umano. Comprendere questi concetti fondamentali è essenziale per chiunque desideri lavorare con dati testuali e l'intelligenza artificiale moderna. Questo corso basato su testo ti guida dalle basi assolute della linguistica e della pre-elaborazione del testo ai modelli di machine learning e ai moderni pattern di AI generativa. Leggendo spiegazioni strutturate e frammenti di codice, acquisirai la fiducia necessaria per analizzare il testo e implementare pipeline NLP fondamentali. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali di NLP, inclusi tokenizzazione, stemming e parts-of-speech tagging; Applicare algoritmi classici di machine learning alla classificazione del testo e all'analisi del sentiment; Esplorare l'architettura dei moderni Large Language Models (LLMs) e delle reti transformer; Implementare concetti di base di prompt engineering e Retrieval-Augmented Generation (RAG); Esercitarsi a lavorare con database vettoriali per eseguire la ricerca semantica; Scrivere codice Python pulito per l'elaborazione del testo utilizzando standard moderni e type hints. Il corso inizia con la terminologia fondamentale, i concetti linguistici di base e le tecniche di pulizia del testo. Da lì, progredirai all'addestramento di modelli di machine learning su dati testuali, prima di esplorare le moderne architetture LLM e le tecniche di ricerca basate su vettori. Questo corso è progettato per principianti assoluti di NLP, richiedendo solo una familiarità di base con la programmazione Python. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potenziale dell'elaborazione del linguaggio naturale e dei moderni modelli linguistici.