Programma NLP Avanzato
Un percorso completo di 14 mesi per costruire competenze solide nell'elaborazione del linguaggio naturale. Dalle basi teoriche ai progetti reali, con mentori che lavorano quotidianamente nel settore.
Chi ti guiderà nel percorso
Il nostro team combina esperienza accademica e applicazioni concrete. Persone che hanno sviluppato sistemi NLP in produzione e continuano a insegnare perché gli piace davvero farlo.
Valerio Montemaggi
Coordinatore Didattico
Dopo otto anni tra ricerca e sviluppo di motori di comprensione testuale, ha deciso che insegnare gli dava più soddisfazione. Oggi divide il tempo tra consulenza e formazione, con un approccio pratico che viene da aver visto molti progetti fallire (e capito perché).
Damiano Orsatti
Responsabile Progetti
Ingegnere informatico con passione per l'analisi semantica e i modelli linguistici. Ha seguito lo sviluppo di chatbot aziendali e sistemi di sentiment analysis per retail. Le sue lezioni partono sempre da problemi reali che ha dovuto risolvere sul campo.
Eleonora Guarnacci
Mentore Tecnico
Sviluppatrice con focus su pipeline NLP e architetture transformer. Lavora su sistemi di elaborazione documenti e ha contribuito a progetti open source nel campo dell'information extraction. Crede che il codice pulito sia importante quanto l'algoritmo giusto.
Come è strutturato il programma
Quattordici mesi suddivisi in moduli tematici che si costruiscono l'uno sull'altro. Non aspettarti miracoli dopo tre settimane — questo è un percorso che richiede impegno costante e pratica quotidiana. Ma alla fine avrai un portfolio di progetti veri su cui discutere.
Fondamenti e preprocessing
Tokenizzazione, normalizzazione, gestione delle stopword. Le basi che devi padroneggiare prima di tutto il resto, perché un buon preprocessing fa la differenza tra un modello che funziona e uno che delude.
Modelli classici e word embeddings
Da TF-IDF a Word2Vec, passando per tecniche che sembrano datate ma funzionano ancora benissimo in certi contesti. Capirai quando serve un transformer e quando basta qualcosa di più semplice (e veloce).
Architetture transformer e modelli recenti
BERT, GPT, T5 e varianti. Non solo teoria ma anche fine-tuning pratico, con attenzione ai costi computazionali e alle limitazioni reali che incontrerai lavorando su macchine normali.
Progetti applicati e deployment
Costruirai almeno tre progetti completi: un sistema di classificazione testi, un'applicazione di question answering e un chatbot funzionale. Poi imparerai a metterli online e mantenerli in piedi.
"La cosa che mi è piaciuta di più è stata lavorare su dati veri, non solo sui soliti dataset puliti. Ti insegnano anche come gestire il caos che trovi nei progetti reali."
Dettagli del percorso formativo
Abbiamo raccolto le domande più frequenti e i dettagli pratici che servono per capire se questo programma fa al caso tuo. Espandi le sezioni che ti interessano.
Devi conoscere Python a un livello decente — non servono anni di esperienza, ma devi sapere scrivere funzioni, gestire liste e dizionari, lavorare con librerie esterne. Se hai già usato NumPy o Pandas, ottimo. Altrimenti c'è un modulo preparatorio opzionale a luglio 2026.
Elementi consigliati ma non obbligatori:
- Basi di algebra lineare (vettori, matrici, operazioni)
- Concetti elementari di probabilità e statistica
- Familiarità con la riga di comando e Git
- Inglese tecnico per leggere documentazione
Due sessioni settimanali da tre ore: martedì sera (19:00-22:00) e sabato mattina (9:00-12:00). Le lezioni vengono registrate, ma la presenza in diretta è fortemente consigliata perché la parte più utile è spesso la discussione che nasce durante le sessioni pratiche.
Oltre alle lezioni, calcola almeno 8-10 ore settimanali per esercizi, letture e lavoro sui progetti. Chi ha meno tempo a disposizione può decidere di spalmare il programma su 18 mesi invece di 14.
Ogni modulo include esercitazioni pratiche con feedback personalizzato. I tre progetti principali vengono sviluppati negli ultimi sei mesi: puoi scegliere tematiche che ti interessano o lavorare su problemi proposti dai mentori.
Non ci sono esami tradizionali. La valutazione finale si basa sulla qualità del portfolio, sulla documentazione tecnica prodotta e su una presentazione pubblica del progetto principale. L'obiettivo è che tu esca con materiale concreto da mostrare.
Hai accesso a un canale Slack dedicato dove i mentori rispondono entro 24 ore nei giorni feriali. Una volta al mese c'è una sessione di office hours individuale di 30 minuti con uno dei docenti per discutere dubbi, progetti o percorsi di approfondimento.
Durante gli ultimi quattro mesi, quando lavori sui progetti finali, il supporto diventa più intenso con revisioni settimanali del codice e feedback su architettura e implementazione.
Tutto il materiale è accessibile da una piattaforma online: slide, notebook Jupyter, dataset, letture consigliate. Non ci sono libri obbligatori da acquistare, ma suggeriamo alcune risorse (tutte gratuite o disponibili in biblioteca) per chi vuole approfondire.
I notebook delle lezioni restano tuoi anche dopo la fine del corso. Molti ex partecipanti li usano ancora come riferimento quando lavorano su nuovi progetti.
Candidature aperte fino al 15 giugno 2026
I posti sono limitati a 28 partecipanti per garantire un supporto adeguato. Se ti interessa il programma, scrivici e parliamone. Possiamo organizzare una chiamata per capire se è il percorso giusto per te.
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