Modulo 1: Introduzione al Deep Learning per il Natural Language Processing
Lezione 1 - Concetti base di deep learning
Lezione 2 - Applicazioni del deep learning nel Natural Language Processing
Lezione 3 - Architetture di base per il NLP con deep learning
Lezione 4 - Strumenti e risorse per lavorare con deep learning nel NLP

Modulo 2: Elaborazione del linguaggio naturale
Lezione 1 - Tokenizzazione e lemmatizzazione
Lezione 2 - Part-of-speech tagging
Lezione 3 - Named Entity Recognition
Lezione 4 - Analisi del sentiment con deep learning

Modulo 3: Modelli di deep learning per il NLP
Lezione 1 - Word Embeddings: Word2Vec, GloVe
Lezione 2 - Seq2Seq e modelli di traduzione
Lezione 3 - Attention Mechanism e modelli di generazione di testo
Lezione 4 - Uso di modelli preaddestrati per il NLP

Modulo 4: Approfondimento sulle reti neurali ricorrenti e convoluzionali
Lezione 1 - RNN e LSTM per il NLP
Lezione 2 - CNN per il NLP
Lezione 3 - Trasferimento di apprendimento con reti neurali convoluzionali
Lezione 4 - Sfide e soluzioni nell\'implementazione di reti neurali nel NLP

Modulo 5: Progetti pratici in Deep Learning per il Natural Language Processing
Lezione 1 - Creazione di un modello di classificazione di testo
Lezione 2 - Implementazione di un modello di generazione di testo
Lezione 3 - Sviluppo di un sistema di chatbot usando deep learning nel NLP
Lezione 4 - Valutazione delle prestazioni dei modelli e ottimizzazione dei risultati

Modulo 6: Progetto finale
Lezione 1 - Presentazione dei progetti finali e feedback dei partecipanti
Lezione 2 - Definizione di obiettivi e piani di azione per continuare ad approfondire il tema

Questa è la struttura del corso \"Deep Learning for Natural Language Processing\".