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Struttura del corso
Introduzione a Natural Language Processing (NLP)
- Panoramica dell'NLP e delle sue applicazioni
- Componenti chiave: sintassi, semantica e pragmatica
- Il ruolo della NLU all'interno della PNL
Comprensione dei concetti di NLU
- Definizione e ambito di applicazione della comprensione del linguaggio naturale
- Differenze tra NLU e NLP
- Algoritmi di base utilizzati in NLU
Tecniche NLU di base
- Tokenizzazione e segmentazione delle frasi
- Riconoscimento delle entità denominate (NER)
- Analisi del sentiment e classificazione del testo
Modellazione linguistica in NLU
- Introduzione ai modelli statistici e di linguaggio neurale
- Esplorazione dei word embedding e dei modelli sensibili al contesto
- Applicazioni dei modelli linguistici nelle attività NLU
Sfide in NLU
- Ambiguità nel linguaggio naturale
- Comprensione contestuale e disambiguazione
- Gestione delle lingue con risorse limitate
Applicazioni di NLU
- NLU nei chatbot e negli assistenti virtuali
- Estrazione di informazioni da testo non strutturato
- Casi di studio in vari settori
Tendenze future in NLU
- Progressi nel deep learning per NLU
- Tecniche emergenti nella comprensione contestuale
- Il futuro della comunicazione uomo-intelligenza artificiale
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenze di base di programmazione (Python)
- Interesse per l'intelligenza artificiale e le tecnologie linguistiche
Pubblico
- Principianti dell'IA
- Studenti di scienze dei dati
- Appassionati di tecnologia
14 ore
