Bem vindo ao mais moderno e abrange curso de Processamento de Linguagem Natural.
Bem vindo ao mais moderno e abrange curso de Processamento de Linguagem Natural.
Atualizado em 2024 com Modelos da OpenAI (GPT do ChatGPT)Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma das mais importantes áreas da Ciência de Dados. Entre as tarefas mais comuns nesta área temos: (todos estes exemplos são estudados na prática. )
Analise de Sentimentos
Respostas a Perguntas (ex: Chatbots, por exemplo)
Produção de Resumos
Tradução
Preenchimento de Lacunas (ex: previsão de digitação)
Classificação de Documentos (ex: definir tipo de contrato)
Busca de Similaridade (ex: processos judíciais)
Técnicas não supervisionadas
muito mais...
Você não precisa instalar nenhum software para fazer este curso: totalmente na nuvem em ambientes gratuitos
O curso aborda desde técnicas classicas, como Tokenization, Lemmatisationetc, até conceitos modernos e revolucionários, como Transformers e BERT. São utilizadas as mais varias bibliotecas de NLP, como Pytorch, Tensorflow, Scikit Learn, hugging face, Spark etc.
O curso tem a seguinte estrutura:
Introdução: Apresenta a estrutura do curso e o ambiente
Fundamentos de NLP: Estudamos conceitos gerais de NLP
Spacy: Várias técnicas de Pré-processamento são estudadas
NLTK: Estudamos esta biblioteca clássica de NLP
Introdução a Machine Learning e Deep Learning
Machine Learning e Deep Learning na Prática: desenvolvemos alguns projetos de NLP com Machine Learning
Análise de Sentimentos: Estudamos os fudamentos e criamos aplicações utilizando Machine Learning e Regras
Transformers, GPT (do ChatGPT) e Bert: Estudamos os conceitos e criamos várias aplicações
Modelagem de Tópicos: Novamente estudamos os fundamentos e desenvolvemos uma aplicação
NLP com Spark: Estudamos como criar modelos de NLP com Spark e Databrick
Você não precisa instalar nada. Todo o curso utliza ferramentas grautitas na Nuvem, como Google Colab e DataBricks.
Você ainda pode baixar no ambiente do curso:
Slides
Código Fonte
Notebooks
Bons Estudos a todos.
Prof. Fernando Amaral
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