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Struttura del corso
Introduzione all’NLP
- Cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale?
- L’importanza dell’NLP nelle applicazioni moderne di intelligenza artificiale
- Le principali librerie per l’NLP: NLTK, SpaCy e Hugging Face
Tecniche di pre-elaborazione del testo
- Tokenizzazione e rimozione delle parole di stop
- Stemming e lemmatizzazione
- Metodi di normalizzazione del testo
Analisi del sentiment
- Introduzione all’analisi del sentiment
- Come eseguire analisi del sentiment con NLTK
- Utilizzo di SpaCy per analisi del sentiment più avanzate
Tecniche NLP avanzate
- Riconoscimento delle entità nominate (Named Entity Recognition, NER)
- Classificazione del testo
- Creazione di modelli linguistici tramite reti pre-addestrate
Utilizzo di Google Colab
- Introduzione all’ambiente di lavoro fornito da Google Colab
- Configurazione e gestione dei progetti NLP in Colab
- Collaborazione sui progetti linguistici direttamente su Colab
Applicazioni reali dell’NLP
- Impieghi dell’NLP nei settori della sanità, della finanza e del supporto clienti
- Sfruttamento dell’NLP per sviluppare chatbot e assistenti virtuali
- Le tendenze attuali e future della ricerca sull’elaborazione del linguaggio naturale
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenze di base sui concetti fondamentali dell’elaborazione del linguaggio naturale
- Familiarità con la programmazione in Python
- Esperienza nell'utilizzo di Jupyter Notebook o ambienti simili
Destinatari del corso
- Data scientist
- Sviluppatori esperti in Python
- Appassionati di intelligenza artificiale
14 ore
