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Struttura del corso

Introduzione all'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)

  • Panoramica sulle applicazioni dell’NLP
  • Componenti principali: sintassi, semantica e pragmatica
  • Il ruolo della NLU nell'ambito dell'NLP

Concetti fondamentali sulla NLU

  • Definizione e ambito di applicazione della Comprensione del Linguaggio Naturale
  • Differenze tra NLU e NLP
  • Gli algoritmi più utilizzati in contesti di NLU

Tecniche basilari della NLU

  • Tokenizzazione e suddivisione delle frasi
  • Riconoscimento delle entità nominate (Named Entity Recognition, NER)
  • Analisi del sentiment e classificazione del testo

Modellazione linguistica nella NLU

  • Introduzione ai modelli linguistici statistici e neurali
  • Approfondimento sugli embedding lessicali e sui modelli sensibili al contesto
  • Applicazioni dei modelli linguistici nei compiti legati alla NLU

Sfide nella pratica della NLU

  • L'ambiguità intrinseca del linguaggio naturale
  • Comprensione e risoluzione dei contesti complessi
  • Gestione dei problemi legati alle lingue a basso numero di risorse disponibili

Applicazioni pratiche della NLU

  • Utilizzo della NLU nei chatbot e negli assistenti virtuali
  • Estrazione informativa da testi non strutturati
  • Studi di caso in diversi settori industriali

Tendenze future nella ricerca sulla NLU

  • I progressi dell'apprendimento profondo applicati alla NLU
  • Le nuove tecnologie volte a migliorare la comprensione contestuale
  • Il futuro della comunicazione tra umani e intelligenze artificiali

Riepilogo e prossimi passi da compiere

Requisiti

  • Conoscenze base di programmazione (Python)
  • Interesse per l'intelligenza artificiale e le tecnologie linguistiche

Pubblico destinatario

  • Persone che si avvicinano all'IA per la prima volta
  • Studenti di data science
  • Appassionati di tecnologia
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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