Struttura del corso

Introduzione alla PNL

  • Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?
  • Importanza dell'NLP nelle moderne applicazioni di intelligenza artificiale
  • Librerie popolari per l'NLP: NLTK, SpaCy, Hugging Face

Tecniche di pre-elaborazione del testo

  • Tokenizzazione e rimozione delle stop word
  • Stemming e lemmatizzazione
  • Tecniche di normalizzazione del testo

Sentiment Analysis

  • Introduzione all'analisi del sentiment
  • Esecuzione dell'analisi del sentiment con NLTK
  • Utilizzo di SpaCy per l'analisi avanzata del sentiment

Tecniche avanzate di PNL

  • Riconoscimento delle entità denominate (NER)
  • Classificazione del testo
  • Modellazione del linguaggio con modelli pre-addestrati

Lavorare con Google Colab

  • Introduzione all'ambiente Google Colab
  • Impostazione e gestione di progetti di PNL in Colab
  • Collaborare alle attività di NLP in Colab

Applicazioni reali dell'NLP

  • NLP nel settore sanitario, finanziario e dell'assistenza clienti
  • Utilizzo dell'NLP per chatbot e assistenti virtuali
  • Tendenze future nella ricerca sulla PNL

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Comprensione di base dei concetti di elaborazione del linguaggio naturale
  • Familiarità con la programmazione Python
  • Esperienza con Jupyter Notebook o ambienti simili

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  • Sviluppatori con esperienza in Python
  • Appassionati di intelligenza artificiale
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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