Riepilogo

Deep Learning per il testo con PyTorch

Shubham Jain

Instructor

Cosa hai imparato

  • Capitolo 1: Basi dell'elaborazione del testo
  • Capitolo 2: Tecniche di classificazione del testo
  • Capitolo 3: Metodi di generazione del testo e modelli pre-addestrati
  • Capitolo 4: Argomenti avanzati di deep learning
Deep Learning per il testo con PyTorch

Punti chiave

  • Codifica del testo: one-hot, BoW, TF-IDF
  • Modelli di deep learning: CNN, RNN, GAN
  • Tecniche avanzate: Transformers e Attention
  • Attacchi adversarial sulla classificazione del testo
Deep Learning per il testo con PyTorch

Apprendimento applicato

  • Hai implementato modelli di classificazione del testo
  • Hai creato modelli di generazione del testo
  • Hai usato modelli pre-addestrati per compiti di testo
  • Hai applicato il transfer learning
Deep Learning per il testo con PyTorch

E adesso?

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Complimenti e grazie!

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