Padroneggiare l'intelligenza artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale




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Riepilogo
Natural Language Processing (PLN) è una disciplina fondamentale o una filiale nell'intelligenza artificiale, con applicazioni di chatbot, assistenti virtuali, automazione dei contenuti e traduzione automatica. Questa padronanza nell'elaborazione del linguaggio naturale ti aiuterà a ottenere conoscenze avanzate su modelli come GPT, Bert e Transformers, affrontando la loro formazione, valutazione e distribuzione. Durante le tecniche di allenamento vengono esplorate per la generazione di testo, il riepilogo automatico e la NLG in multimodalità, insieme a strumenti come Spacy, NLTK, Tensorflow e abbraccio. Inoltre, sono coperti gli aspetti di MLOP, spiegabilità e distribuzione nel cloud, consentendo l'implementazione di soluzioni PLN scalabili ed efficienti.
Obiettivi
Opportunità professionali
Per prepararti
Natural Language Processing (PLN) è una disciplina fondamentale o una filiale nell'intelligenza artificiale, con applicazioni di chatbot, assistenti virtuali, automazione dei contenuti e traduzione automatica. Questa padronanza nell'elaborazione del linguaggio naturale ti aiuterà a ottenere conoscenze avanzate su modelli come GPT, Bert e Transformers, affrontando la loro formazione, valutazione e distribuzione. Durante le tecniche di allenamento vengono esplorate per la generazione di testo, il riepilogo automatico e la NLG in multimodalità, insieme a strumenti come Spacy, NLTK, Tensorflow e abbraccio. Inoltre, sono coperti gli aspetti di MLOP, spiegabilità e distribuzione nel cloud, consentendo l'implementazione di soluzioni PLN scalabili ed efficienti.
A chi è rivolto?
Natural Language Processing (PLN) è una disciplina fondamentale o una filiale nell'intelligenza artificiale, con applicazioni di chatbot, assistenti virtuali, automazione dei contenuti e traduzione automatica. Questa padronanza nell'elaborazione del linguaggio naturale ti aiuterà a ottenere conoscenze avanzate su modelli come GPT, Bert e Transformers, affrontando la loro formazione, valutazione e distribuzione. Durante le tecniche di allenamento vengono esplorate per la generazione di testo, il riepilogo automatico e la NLG in multimodalità, insieme a strumenti come Spacy, NLTK, Tensorflow e abbraccio. Inoltre, sono coperti gli aspetti di MLOP, spiegabilità e distribuzione nel cloud, consentendo l'implementazione di soluzioni PLN scalabili ed efficienti.

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