migliori risorse per imparare la PNL gratuitamente
Queste risorse ti insegnano la PNL dal livello principiante ai concetti avanzati
L’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) è una parte dell’intelligenza artificiale che studia come le macchine interagiscono con il linguaggio umano. Questo campo emergente è un campo di studio popolare per i professionisti dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Alcune importanti università del mondo hanno corsi disponibili gratuitamente per iniziare con i concetti di base della PNL e passare a livelli avanzati.
Qui, esaminiamo alcuni corsi gratuiti che possono iniziare con la PNL:
PNL con Deep learning della Stanford University
Questa serie di lezioni basate su video comprende 17 lezioni, tutte della durata di più di un’ora. Questa serie fornisce agli studenti un’introduzione alla ricerca all’avanguardia nel deep learning applicata alla PNL. Rappresentazioni vettoriali di parole, analisi delle dipendenze, classificazione di finestre di parole e reti neurali, reti neurali ricorrenti e modelli linguistici, modelli end-to-end per l’elaborazione del parlato e molti altri argomenti interessanti saranno alcuni degli argomenti trattati in questo corso.
Corso di PNL di Coursera
Questo corso di Coursera ti insegna argomenti come la modellazione del linguaggio e l’etichettatura di sequenze, i modelli di semantica nello spazio vettoriale, le attività da sequenza a sequenza e i sistemi di dialogo. Si dovrebbero impiegare circa 32 ore per completare questo corso. La familiarità con le basi dell’algebra lineare e della teoria della probabilità, l’impostazione dell’apprendimento automatico e le reti neurali profonde è richiesta per ottenere i massimi benefici da questo corso.
Corso di PNL della Carnegie Mellon University
Questo corso offerto da Carnegie Mellon insegna come rappresentare i linguaggi umani come sistemi computazionali. Mostra come sfruttare quelle rappresentazioni per scrivere programmi che fanno cose con dati testuali e vocali come traduzione, riepilogo, estrazione di informazioni, interfacce naturali per database e agenti conversazionali. Prerequisito per il corso è la conoscenza di strutture dati e algoritmi e buone capacità di programmazione. Il corso ti offre trattamenti computazionali di parole, suoni, frasi, significati e conversazioni. C’è un focus sulla prototipazione rapida.
Corso di PNL dell’Università di Oxford (GitHub Repository)
Questo è un corso avanzato sull’elaborazione del linguaggio naturale. Si concentra sui progressi nell’analisi e nella generazione di parole e testi utilizzando reti neurali ricorrenti . In questo corso sono incluse le applicazioni delle reti neurali in PNL, con particolare attenzione all’analisi delle dimensioni latenti nel testo, alla trascrizione del discorso in testo, alla traduzione tra lingue e alla risposta alle domande.
I soggetti sono disponibili in tre temi di alto livello. Questo aiuta gli studenti a progredire dalla comprensione dell’uso delle reti neurali per la modellazione del linguaggio sequenziale alla comprensione del loro uso come modelli linguistici condizionali per compiti di trasduzione e infine approcci che impiegano queste tecniche in combinazione con altri meccanismi per applicazioni avanzate. Il corso discute anche l’implementazione pratica di tali modelli su hardware CPU e GPU.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per principianti che utilizzano NLTK di Udemy
Questa serie di video inizierà con le basi della PNL attraverso NLTK (Natural Language Toolkit). Insegnerà anche la distribuzione di frequenza che mostrerà come calcolare, tabulare e tracciare la distribuzione di frequenza delle parole. Le tecniche di derivazione, lemmatizzazione e tokenizzazione saranno trattate come parte di questo corso. Un requisito per seguire questo corso è la conoscenza delle basi del linguaggio di programmazione Python e di qualsiasi ambiente di sviluppo per scrivere programmi Python. Per questo corso non si presume alcuna conoscenza preliminare delle tecniche di PNL.
Corso avanzato di elaborazione del linguaggio naturale del MIT OpenCourseware
Questo corso offre un’introduzione di livello universitario alla PNL. Copre modelli di elaborazione sintattica, semantica e del discorso con un focus sull’apprendimento automatico o metodi e algoritmi basati su corpus. Insegnerà le applicazioni di questi metodi e modelli nell’analisi sintattica, nell’estrazione di informazioni, nella traduzione automatica statistica, nei sistemi di dialogo e nella sintesi. Uno degli obiettivi di questo corso è comprendere le tecniche di machine learning utilizzate in PNL, che includeranno modelli di Markov nascosti e grammatiche probabilistiche context-free, metodi di clustering e non supervisionati, modelli log-lineari e discriminativi, nonché EM (Expectation-maximisation ) algoritmo applicato all’interno della PNL.
