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Struttura del corso
Breve introduzione ai metodi di PNL
- Tokenizzazione di parole e frasi
- Classificazione del testo
- Analisi del sentiment
- Correzione ortografica
- Estrazione di informazioni
- analisi
- Significato Estrazione
- Risposta alle domande
Cenni sulla teoria della PNL
- probabilità
- statistica
- apprendimento automatico
- Modellazione del linguaggio n-gram
- Bayes ingenuo
- Classificatori Maxent
- modelli di sequenza (modelli di Markov nascosti)
- dipendenza probabilistica
- Analisi dei costituenti
- modelli di significato nello spazio vettoriale
Requisiti
Non è richiesto alcun background in PNL.
Richiesto: Familiarità con qualsiasi linguaggio di programmazione (Java, Python, PHP, VBA, ecc...).
Atteso: Discrete competenze matematiche (standard di livello A), in particolare in probabilità, statistica e calcolo.
Vantaggioso: familiarità con le espressioni regolari.
21 ore
Recensioni (2)
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Corso - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
I did like the exercises