Struttura del corso

Introduzione al Deep Learning per NLP

Differenziando i vari tipi di modelli DL

Utilizzo di modelli pre-addestrati vs addestrati

Utilizzo degli embedding di parole e dell'analisi del sentiment per estrarre significato dal testo

Come funziona il Deep Learning non supervisionato

Installazione e configurazione delle librerie Python per il Deep Learning

Utilizzo della libreria DL Keras su TensorFlow per permettere a Python di creare didascalie

Lavorando con Theano (libreria di calcolo numerico) e TensorFlow (libreria generale e linguistica) come librerie estese DL per la creazione di didascalie.

Utilizzo di Keras su TensorFlow o Theano per sperimentare rapidamente sul Deep Learning

Creazione di un'applicazione semplice di Deep Learning in TensorFlow per aggiungere didascalie a una collezione di immagini

Risoluzione dei problemi

Note su altre (specializzate) framework DL

Distribuzione della tua applicazione DL

Utilizzo delle GPU per accelerare il Deep Learning

Osservazioni finali

Requisiti

  • Conoscenza della programmazione Python
  • Conoscenza delle librerie Python in generale

Pubblico di riferimento

  • Programmatori con interesse per la linguistica
  • Programmatori che desiderano acquisire una comprensione di NLP (Natural Language Processing)
 28 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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