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Struttura del corso
Introduzione ai Modelli Linguistici Settoriali
- Panoramica sui modelli linguistici nell’ambito dell’IA
- Perché la specializzazione è fondamentale nei modelli linguistici
- Esempi di successo riguardanti modelli settoriali dedicati
Cura e Pre-elaborazione dei Dati
- Riconoscimento e raccolta di dataset pertinenti a un determinato settore
- Tecniche per la pulizia e la preparazione dei dati
- Considerazioni etiche nella creazione di dataset
Addestramento e Ottimizzazione dei Modelli
- Introduzione all’apprendimento trasferibile e alla fine-tuning
- Scelta dei modelli base da utilizzare per l’addestramento settoriale
- Strategie efficaci per effettuare la fine-tuning dei modelli
Metriche di Valutazione e Prestazioni dei Modelli
- Indicatori utili per valutare i modelli nel loro ambito d’uso specifico
- Confronto dei risultati dei modelli con scenari settoriali reali
- Riconoscimento dei limiti e delle scelte operative nei modelli linguistici
Strategie di Implementazione
- Integrazione dei modelli linguistici in applicazioni specifiche per settore
- Gestione della scalabilità e manutenzione dei modelli implementati
- Apprendimento continuo e aggiornamenti periodici dei modelli una volta distribuiti
Focus sul Settore Legale
- Considerazioni specifiche nella realizzazione di modelli per il linguaggio giuridico
- Utilizzo di corpus normativi e sentenze come risorse di addestramento
- Applicazioni pratiche nell’analisi documentale e nella ricerca legale
Focus sul Settore Medico
- Sfide principali legate all’elaborazione del linguaggio medico
- Rispetto delle norme sulla privacy (ad es. HIPAA) e gestione dei dati sensibili
- Applicazioni possibili nell’analisi della letteratura scientifica medica e nell’interazione con i pazienti
Focus sul Settore Tecnico
- Gestione del gergo tecnico nei processi di modellizzazione linguistica
- Collaborazione proficua con esperti settoriali durante lo sviluppo
- Generazione automatica di documentazione tecnica e commenti nel codice sorgente
Progetti Finali e Valutazione
- Redazione della proposta progettuale e raccolta preliminare dei dati necessari
- Presentazione finale del risultato con analisi delle prestazioni del modello
- Valutazione conclusiva ed indicazioni per il miglioramento
Sintesi e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti fondamentali del machine learning
- Buona familiarità con la programmazione in Python
- Comprensione delle basi dell’elaborazione del linguaggio naturale
Destinatari
- Data scientist
- Ingegneri del machine learning
28 ore
