Struttura del corso
Introduzione a Python
Introduzione
1 - Installazione Python
2 - Numeri
3 - Corde
4 - Affettare le corde
5 - Liste
6 - Installazione di PyCharm
Istruzioni condizionali
7 - se elif else
Iterazioni
8 - per
9 - Portata e durata
10 - Commenti e pausa
11 - Continua
Funzioni
12 - Funzioni
13 - Valori restituiti
14 - Valori predefiniti per gli argomenti
15 - Ambito variabile
16 - Argomenti delle parole chiave
17 - Numero flessibile di argomenti
18 - Argomenti di spacchettamento
19 - Il mio viaggio a Walmart e set
20 - Dizionario
21 - Moduli
Giocare con richieste e file
22 - Scarica un'immagine dal Web
23 - Come leggere e scrivere i file
24 - Download di file dal Web
Eccezioni
28 - Eccezioni
Programmi orientati agli oggetti
29 - Classi e Oggetti
30 - init
31 - Classe vs variabili di istanza
32 - Eredità
33 - Ereditarietà multipla
34 - filettatura
Giocando con Python
35 - Decomprimere l'elenco o le tuple
36 - Zip (e storia di infezione da lievito)
37 - Lamdba
38 - Dizionari Min, Max e Ordinamento
39 - Cuscino
40 - Ritaglio delle immagini
41 - Combina le immagini insieme
42 - Ottenere singoli canali
43 - Fantastico effetto di fusione
44 - Trasformazioni di base
45 - Modalità e filtri
46 - struttura
47 - Mappa
48 - Operatori bit per bit
49 - Trovare gli oggetti più grandi o più piccoli
50 - Calcoli del dizionario
51 - Trovare gli oggetti più frequenti
52 - Ordinamento a più chiavi del dizionario
53 - Ordinamento di oggetti personalizzati
Aggiunte:
54 - Database Connettività e interrogazione per MySQL
55 - Uno sguardo rapido ai Expressioni regolari
56 - Giocare con l'API REST
Scrittura di un Web Crawler
Elaborazione del linguaggio naturale e NLTK
Introduzione alla PNL (esempi in Python ovviamente)
Semplice manipolazione del testo
Ricerca di testo
Conteggio di Words
Dividere i testi in Word
Dispersione lessicale
Elaborazione di strutture complesse
Rappresentazione del testo negli elenchi
Elenchi di indicizzazione
Collocazioni
Bigrammi
Distribuzioni di frequenza
Condizionali con Word
Confronto di Words (inizia con, finisce con, è più basso, è alfa, ecc...)
Comprensione del linguaggio naturale
Word Disambiguazione di senso
Risoluzione dei pronomi
Traduzioni automatiche (statistiche, basate su regole, letterali, ecc...)
Esercizi
NLP in Python negli esempi
Accessing Corpora di testo e risorse lessicali
Fonti comuni per i corpora
Distribuzioni di frequenza condizionali
Conteggio di Word per genere
Creazione di un proprio corpus
Dizionario di pronuncia
Lessici delle scatole da scarpe e degli strumenti
Sensi e sinonimi
Gerarchie
Relazioni lessicali: meronimi, olonimi
Somiglianza semantica
Elaborazione del testo grezzo
Premi
Struncare
estrazione di parti di stringa
Accesso ai singoli personaggi
Ricerca, sostituzione, divisione, unione, indicizzazione, ecc...
Utilizzo di espressioni regolari
Rilevamento di modelli di parole
Derivanti
Tokenizzazione
Normalizzazione del testo
Word Segmentazione (soprattutto in cinese)
Categorizzazione e tagging Words
Tagged Corpora
Token etichettati
Set di tag per la parte del discorso
Python Dizionari
Mappatura da Words a Propertieis
Etichettatura automatica
Determinazione della categoria di A Word (morfologico, sintattico, semantico)
Classificazione del testo (Machine Learning)
Classificazione supervisionata
Segmentazione delle frasi
Convalida incrociata
Alberi decisionali
Estrazione di informazioni dal testo
Chunking
Scricchiolio
Tag vs Alberi
Analisi della struttura della frase
Grammatica libera dal contesto
Parser
Creazione di grammatiche basate su funzionalità
Caratteristiche grammaticali
Elaborazione delle strutture delle entità geografiche
Analizzare il significato delle frasi
Semantica e logica
Logica proposizionale
Logica del primo ordine
Semantica del discorso
Gestione dei dati linguistici
Formati dei dati (lessico vs testo)
Metadati
Requisiti
Non sono richiesti requisiti specifici per frequentare questo corso.