Elaborazione del Linguaggio Naturale in Python: Dalle Fondamenta agli LLM

Il linguaggio è una delle forme di dati più complesse, ma gli strumenti moderni lo hanno reso più accessibile che mai per l'analisi e la generazione. Questo corso fornisce un percorso strutturato per padroneggiare le tecniche necessarie a trasformare il testo non strutturato in conoscenza strutturata. Progresserai dalla pulizia di base del testo all'implementazione di modelli transformer all'avanguardia, acquisendo le competenze per risolvere compiti linguistici del mondo reale. Leggendo spiegazioni concettuali e implementazioni pratiche di codice, svilupperai un'intuizione professionale su come le macchine interpretano il linguaggio e la scrittura umana. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'NLP e il cambiamento storico verso il deep learning - Pulire e preparare dati testuali utilizzando spaCy e pandas per vari compiti di modellazione - Applicare metodi statistici e machine learning per l'analisi del sentiment e la classificazione - Esplorare i meccanismi interni dei transformer, inclusi attention ed embeddings - Padroneggiare le basi del prompt engineering e dei flussi di lavoro di generazione aumentata dal recupero (RAG) - Utilizzare scikit-learn e Hugging Face per implementare e valutare modelli linguistici Il corso inizia con la terminologia essenziale e i flussi di lavoro di pre-elaborazione prima di passare al machine learning tradizionale e all'era moderna dell'AI generativa. Imparerai attraverso chiare spiegazioni scritte ed esempi di codice che dimostrano come applicare immediatamente questi concetti. Questo corso è pensato per principianti e aspiranti data enthusiast che desiderano una solida base nella tecnologia del linguaggio senza la necessità di precedenti esperienze in AI. Non è richiesto hardware specializzato per iniziare. Inizia oggi a costruire la tua esperienza nell'elaborazione del linguaggio naturale.