Struttura del corso

Introduzione all'NLP

  • Cos'è il Natural Language Processing (NLP)?
  • L'importanza dell'NLP nelle applicazioni moderne di intelligenza artificiale
  • Librerie popolari per l'NLP: NLTK, SpaCy, Hugging Face

Tecniche di Preelaborazione del Testo

  • Tokenizzazione e rimozione delle parole vuote (stop words)
  • Stemming e lemmatizzazione
  • Tecniche di normalizzazione del testo

Sentiment Analysis

  • Introduzione all'analisi delle opinioni (sentiment analysis)
  • Esecuzione dell'analisi delle opinioni con NLTK
  • Utilizzo di SpaCy per l'analisi delle opinioni avanzata

Tecniche Avanzate di NLP

  • Riconoscimento degli entità nominali (NER)
  • Classificazione del testo
  • Modellazione linguistica con modelli pre-addestrati

Lavoro con Google Colab

  • Introduzione all'ambiente di Google Colab
  • Configurazione e gestione dei progetti NLP in Colab
  • Collaborazione su compiti NLP in Colab

Applicazioni del Mondo Reale dell'NLP

  • NLP nella salute, finanza e supporto al cliente
  • Utilizzo dell'NLP per chatbot e assistenti virtuali
  • Tendenze future nella ricerca di NLP

Riepilogo e Prossimi Passaggi

Requisiti

  • Comprensione di base dei concetti di processing del linguaggio naturale (NLP)
  • Familiarità con Python programming
  • Esperienza con Jupyter Notebooks o ambienti simili

Destinatari

  • Scienziati dei dati
  • Sviluppatori con esperienza in Python
  • Enthusiasti di IA
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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