Natural Language Processing: Far Parlare i Computer

Il testo è il nuovo dato aziendale. Questo corso ti fornisce gli strumenti pratici per trasformare email, recensioni e documenti in asset strategici. Imparerai a sfruttare modelli pre-addestrati per risolvere problemi reali, senza bisogno di essere un ricercatore in intelligenza artificiale.

Perché il NLP è il motore dell'innovazione aziendale oggi

Chatbot, assistenti virtuali e sistemi di analisi automatica del testo stanno ridefinendo servizio clienti, marketing e gestione della conoscenza. Comprendere i principi del Natural Language Processing è essenziale per guidare progetti che automatizzano processi, estraggono insight da dati non strutturati e creano esperienze utente più naturali ed efficienti.

Dai concetti fondamentali alle pipeline operative

Il corso parte dalle basi del preprocessing del testo (tokenizzazione, stemming) per arrivare alla costruzione di pipeline complete. Affronterai la classificazione di documenti, l'analisi del sentiment, l'estrazione di entità chiave e i principi dei modelli transformer. Ogni modulo è correlato a un caso d'uso aziendale concreto, come filtrare ticket di supporto o monitorare la reputazione di un brand.

Competenze che acquisirai

• Preparazione e pulizia del testo: padroneggiare le tecniche essenziali per trasformare dati testuali grezzi in un formato adatto all'analisi automatica.
• Implementazione di modelli per task specifici: utilizzare librerie moderne per implementare rapidamente classificatori e analizzatori di sentiment basati su modelli pre-addestrati.
• Valutazione e interpretazione dei risultati: saper leggere le metriche di performance di un modello NLP e comprendere i limiti pratici dei suoi output.
• Scelta della soluzione tecnica appropriata: orientarsi tra diverse architetture (da bag-of-words a transformer) per selezionare l'approccio più efficiente per il problema aziendale.

Apprendimento basato su progetti e librerie pronte all'uso

La metodologia è fortemente pratica. Lavorerai in ambienti notebook con codice pre-scritto e modificabile, utilizzando principalmente librerie di alto livello come spaCy e Hugging Face Transformers. L'obiettivo è farti acquisire familiarità con gli strumenti che accelerano lo sviluppo, concentrandoti sulla logica applicativa piuttosto che sulla matematica sottostante.

A chi si rivolge

Product Manager e Business Developer che devono specificare, valutare o integrare servizi di intelligenza artificiale conversazionale e analisi testuale. Data Analyst e specialisti di dominio che desiderano estendere le proprie capacità all'elaborazione di dati non strutturati per estrarre metriche e insight automatici.