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Corso

Deep Learning per il testo con PyTorch

AvanzatoLivello di competenza

Aggiornato 01/2026

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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

Introduction to Deep Learning for Text with PyTorch

This chapter introduces you to deep learning for text and its applications. Learn how to use PyTorch for text processing and get hands-on experience with techniques such as tokenization, stemming, stopword removal, and more. Understand the importance of encoding text data and implement encoding techniques using PyTorch. Finally, consolidate your knowledge by building a text processing pipeline combining these techniques.

Introduction to preprocessing for text

Word frequency analysis

Preprocessing text

Encoding text data

One-hot encoded book titles

Bag-of-words for book titles

Applying TF-IDF to book descriptions

Introduction to building a text processing pipeline

Shakespearean language preprocessing pipeline

Shakespearean language encoder

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2

Text Classification with PyTorch

Explore text classification and its role in Natural Language Processing (NLP). Apply your skills to implement word embeddings and develop both Convolutional Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs) for text classification using PyTorch, and understand how to evaluate your models using suitable metrics.

Overview of Text Classification

Embedding in PyTorch

Categorizing text classification tasks

Convolutional neural networks for text classification

Build a CNN model for text

Train a CNN model for text

Testing the Sentiment Analysis CNN Model

Recurrent neural networks for text classification

Building an RNN model for text

Building an LSTM model for text

Building a GRU model for text

Evaluation metrics for text classification

Evaluating RNN classification models

Evaluating the model's performance

Comparing models

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3

Text Generation with PyTorch

Venture into the exciting world of text generation and its applications in NLP. Understand how to leverage Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), and pre-trained models for text generation tasks using PyTorch. Alongside, you'll learn to evaluate the performance of your models using relevant metrics.

Introduction to text generation

Creating a RNN model for text generation

Text generation using RNN - Training and Generation

Generative adversarial networks for text generation

Building a generator and discriminator

Training a GAN model

Pre-trained models for text generation

Text completion with pre-trained GPT-2 models

Language translation with pretrained PyTorch model

Evaluation metrics for text generation

Evaluating pretrained text generation model

Understanding text generation metrics

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4

Advanced Topics in Deep Learning for Text with PyTorch

Understand the concept of transfer learning and its application in text classification. Explore Transformers, their architecture, and how to use them for text classification and generation tasks. You will also delve into attention mechanisms and their role in text processing. Finally, understand the potential impacts of adversarial attacks on text classification models and learn how to protect your models.

Transfer learning for text classification

Transfer learning using BERT

Evaluating the BERT model

Transformers for text processing

Creating a transformer model

Training and testing the Transformer model

Attention mechanisms for text processing

Creating a RNN model with attention

Training and testing the RNN model with attention

Adversarial attacks on text classification models

Adversarial attack classification

Safeguarding AI at PyBooks

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Deep Learning per il testo con PyTorch

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