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Corso

Deep Learning per il testo con PyTorch

AvanzatoLivello di competenza

Aggiornato 01/2026

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PyTorchArtificial Intelligence

4 h

16 video

50 Esercizi

4,050 XP

10,312

Attestato di conseguimento

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Descrizione del corso

Impara le tecniche di elaborazione del testo

Ti immergerai nei principi base dell'elaborazione del testo, imparando come pre-elaborare e codificare i dati testuali per i modelli di deep learning. Imparerai tecniche come la tokenizzazione, lo stemming, la lemmatizzazione e metodi di codifica come la codifica one-hot, Bag-of-Words e TF-IDF, e li userai con le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN) per classificare i testi.

Dai sfogo alla tua creatività con la generazione di testo e le RNN

Il viaggio continua mentre scopri come le reti neurali ricorrenti (RNN) permettono di generare testi ed esplori il mondo affascinante delle reti generative avversarie (GAN) per la generazione di testi. In più, troverai modelli già pronti che possono creare testi in modo fluido e creativo.

Crea modelli efficaci per la classificazione dei testi

Infine, ti immergerai in argomenti avanzati sul deep learning per il testo, comprese le tecniche di transfer learning per la classificazione del testo e l'utilizzo della potenza dei modelli pre-addestrati. Imparerai cos'è l'architettura Transformer e il meccanismo di attenzione e capirai come si usano nell'elaborazione dei testi. Alla fine di questo corso, avrai acquisito esperienza pratica e le competenze necessarie per gestire dati testuali complessi e creare modelli di deep learning efficaci.

Prerequisiti

Intermediate Deep Learning with PyTorch

1

Introduzione al Deep Learning per il testo con PyTorch

Questo capitolo ti introduce al deep learning per il testo e alle sue applicazioni. Impara a usare PyTorch per l’elaborazione del testo e fai pratica con tecniche come tokenizzazione, stemming, rimozione delle stopword e altro ancora. Comprendi l’importanza dell’encoding dei dati testuali e implementa tecniche di encoding con PyTorch. Infine, consolida le conoscenze creando una pipeline di elaborazione del testo che combini queste tecniche.

Introduzione al preprocessing del testo

Analisi della frequenza delle parole

Preprocessare il testo

Codificare i dati testuali

Titoli di libri one-hot encoded

Bag-of-words per i titoli dei libri

Applicare TF-IDF alle descrizioni dei libri

Introduzione alla creazione di una pipeline di elaborazione del testo

Pipeline di preprocessing per il linguaggio shakespeariano

Encoder del linguaggio shakespeareano

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2

Classificazione del testo con PyTorch

Esplora la classificazione del testo e il suo ruolo nel Natural Language Processing (NLP). Metti in pratica le tue abilità per implementare word embedding e sviluppare sia Convolutional Neural Networks (CNN) sia Recurrent Neural Networks (RNN) per la classificazione del testo con PyTorch, e capisci come valutare i tuoi modelli usando metriche appropriate.

Panoramica della classificazione del testo

Embedding in PyTorch

Categorizzare i task di text classification

Reti neurali convoluzionali per la classificazione del testo

Crea un modello CNN per il testo

Allena un modello CNN per il testo

Test del modello CNN per l’analisi del sentiment

Reti neurali ricorrenti per la classificazione del testo

Costruire un modello RNN per il testo

Creare un modello LSTM per il testo

Creare un modello GRU per il testo

Metriche di valutazione per la classificazione del testo

Valutare i modelli di classificazione RNN

Valutare le prestazioni del modello

Confronto tra modelli

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3

Generazione di testo con PyTorch

Avventurati nel mondo della generazione di testo e nelle sue applicazioni in NLP. Capisci come sfruttare Recurrent Neural Networks (RNN), Generative Adversarial Networks (GAN) e modelli pre-addestrati per compiti di generazione di testo con PyTorch. Inoltre, imparerai a valutare le prestazioni dei tuoi modelli usando metriche pertinenti.

Introduzione alla generazione di testo

Creare un modello RNN per la generazione di testo

Generazione di testo con RNN - Addestramento e Generazione

Reti generative avversarie per la generazione di testo

Creare un generatore e un discriminatore

Addestrare un modello GAN

Modelli pre-addestrati per la generazione di testo

Completamento del testo con modelli GPT-2 pre-addestrati

Traduzione automatica con un modello PyTorch preaddestrato

Metriche di valutazione per la generazione di testo

Valutare un modello preaddestrato di generazione del testo

Capire le metriche per la generazione di testo

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4

Argomenti avanzati nel Deep Learning per il testo con PyTorch

Comprendi il concetto di transfer learning e la sua applicazione nella classificazione del testo. Esplora i Transformers, la loro architettura e come usarli per attività di classificazione e generazione di testo. Approfondirai anche i meccanismi di attention e il loro ruolo nell’elaborazione del testo. Infine, capisci i potenziali impatti degli attacchi avversari sui modelli di classificazione del testo e impara come proteggere i tuoi modelli.

Transfer learning per la classificazione del testo

Transfer learning con BERT

Valutare il modello BERT

Transformer per l'elaborazione del testo

Creare un modello transformer

Addestrare e testare il modello Transformer

Meccanismi di attenzione per l’elaborazione del testo

Creare un modello RNN con attention

Addestrare e testare il modello RNN con attenzione

Attacchi adversarial sui modelli di classificazione del testo

Classificazione degli attacchi adversarial

Mettere in sicurezza l'AI in PyBooks

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Deep Learning per il testo con PyTorch

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