Natural Language Processing Hands-on 3

Transformer Applications

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Nel corso NLP Hands-On 3 impareremo a capire i transformers networks per un uso pratico e con un occhio di riguardo alle risorse necessarie per addestrarli. Nella prima parte ci avvicineremo ad applicazioni approfondendo il concetto di transformer for longer sequences, in modo da poter capire quali sono i punti deboli di questa classe di modelli e come la comunità scientifica si è mossa per potervi porre rimedio. In particolare andremo ad indagare applicazioni che richiedono un contesto importante e che difficilmente possono essere spezzate in sub tasks. Il passaggio successivo sarà quello di capire se veramente è sempre necessario allenare completamente un transformer sulla nostra task, e quanto beneficio ci porta l’allocazione di tutte le risorse necessarie. Una volta terminata questa prima parte del corso ci concentreremo nell’analizzare che cosa effettivamente impara un transformer e quali giovamenti ne possiamo trarre, infatti impareremo a creare una knowledge base in modo non supervisionato grazie solamente alla capacità del language model di imparare pattern semantici in modo autonomo grazie ad una grossa fonte di dati in input. Nell’ultima parte del corse ci dedicheremo allo studio di una particolare task, molto importante nelle pipeline di NLP, ossia la Summarization. Investigheremo una serie di modelli e ne calcoliamo le performance sul dataset TLDR. Il tutto è stato pensato per incoraggiare lo studente ad essere molto critico nei confronti delle tecnologie che si decidono di utilizzare ed al contempo fornirgli degli strumenti di decision making all’interno dei propri progetti.



Il tuo istruttore


Calogero Zarbo
Calogero Zarbo

Calogero Zarbo è un ricercatore di biologia computazionale, che lavora su Medicina di precisione, Drug Discover & Relocation. Come appassionato di tecnologie all'avanguardia, ha lavorato al Quantum Computing, portando questo argomento all'attenzione degli Stati Uniti e della FDA presso NCTR Lab. Come hobby personale, lavora su una serie di applicazioni di deep learning utilizzando anche tecnologie blockchain come BigChainDB. Al momento, lavora in Docebo JSC e ha co-fondato la società Algoritmica.ai, il cui prodotto si basa sull'analisi predittiva del rischio dei portafogli di prestiti utilizzando il Deep Learning applicato al più grande database europeo.


Domande frequenti


Come funziona il corso di NLP Hands-on 3?
Il corso è pensato per far specializzare gli studenti in temi riguardanti il NLP Hands-on 3. Il corso è organizzato in moduli propedeutici. Si consiglia, di aquistare, anche i moduli di base per un ripasso di matematica e programmazione in python e di inizare il corso una volta completato il corso di NLP Hands-on 1 e NLP Hands-on 2. Gli argomenti verrànno affrontati in maniera sempre più complessa. Ad ogni modulo ci saranno domande e esercitazioni.
Il corso è in lingua Italiana?
Si, tutti i corsi sono in lingua Italiana. Le slide però, sono scritte in inglese, per rendere più facile allo studente la ricerca degli argomenti, termini e altri esempi su internet.
Rilasciate una certificazione a fine corso?
Al termine del corso verrà assegnato un progetto finale che sarà corretto dai docenti. Una volta concluso il progetto, verrà rilasciata la certificazione. Il costo della certficiazione è di 100 euro in più rispetto al costo del corso. Per altre info guardare il video del progetto finale o scrivere a [email protected]
Entro quanto tempo bisogna completare il corso?
Il corso sarà sempre visibile all'interno della piattaforma, quindi non c'è un tempo prestabilito per finire il corso. Però, la certificazione, verrà rilasciato solo una volta consegnato il progetto finale. Quindi uno studente può completare il corso e dopo prendere la certificazione.
La mia società può comprare un pacchetto di corsi?
Per le società abbiamo degli sconti in base al numero di certificazione che intende comprare. Inoltre, si possono organizzare dei corsi on-site in aggiunta al corso in e-learning. Per ulteriori info contattare: [email protected]

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