Elaborazione del Linguaggio Naturale: Dalle Basi del Testo ai Fondamentali degli LLM

Ti sei mai chiesto come i motori di ricerca comprendono le tue query o come i moderni modelli di AI come ChatGPT generano testo simile a quello umano? L'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) è la tecnologia che guida questa rivoluzione, trasformando il testo grezzo in una comprensione strutturata per le macchine. In questo corso scritto adatto ai principianti, passerai dalla comprensione dei concetti di base del testo alla comprensione dell'architettura dei modelli linguistici all'avanguardia. Leggendo spiegazioni dettagliate, analizzando frammenti di codice e completando esercizi scritti, costruirai una solida base sia nei flussi di lavoro classici dell'NLP che nei moderni modelli di AI generativa. Cosa imparerai: - Apprendere i concetti fondamentali dell'NLP, inclusi tokenizzazione, lemmatizzazione e pre-elaborazione del testo. - Comprendere come gli word embeddings e i database vettoriali rappresentano il significato semantico. - Esplorare i meccanismi delle architetture transformer e come alimentano i Large Language Models. - Applicare librerie basate su Python come spaCy e Hugging Face per elaborare e analizzare il testo. - Scoprire i modelli di generazione aumentata dal recupero (RAG) utilizzati per connettere i modelli a dati personalizzati. - Praticare l'ingegneria dei prompt di base per ottimizzare gli output dei modelli linguistici. Il corso inizia con la pre-elaborazione del testo fondamentale e le regole linguistiche prima di passare agli approcci di machine learning per la classificazione del testo. Successivamente, progredirai verso i modelli di deep learning, i transformer e il moderno ecosistema dell'AI generativa. Questo corso è progettato per aspiranti professionisti dei dati, sviluppatori di software e appassionati di tecnologia che sono nuovi all'NLP, non richiedendo alcuna conoscenza pregressa di AI. Inizia a leggere oggi per sbloccare il potere della tecnologia del linguaggio e costruire le competenze necessarie per il futuro dell'AI.