Processamento de Linguagem Natural com BERT e Python from Udemy

A área de Processamento de Linguagem Natural - PLN (Natural Language Processing - NLP) é uma subárea da Inteligência Artificial que tem como objetivo tornar os computadores capazes de entender a linguagem humana, tanto escrita quanto falada. Alguns exemplo de aplicações práticas são: tradutores entre idiomas, tradução de texto para fala ou fala para texto, chatbots, sistemas automáticos de perguntas e respostas, sumarização de textos, geração automática de descrições para imagens, adição de legendas em vídeos, classificação de sentimentos em frases, dentre várias outras.

Dentro do contexto de Processamento de Linguagem Natural, a arquitetura BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) tem ganhado muita atenção dos desenvolvedores e atualmente é considerada como o modelo de Machine Learning mais eficiente nessa área. Muitos pesquisadores a consideram como um marco na área de PLN, mudando um pouco o paradigma de como as aplicações são implementadas.

Atualmente, o setor de Inteligência Artificial está cada vez mais necessitando de soluções de Processamento de Linguagem Natural, ou seja, aprender essa área juntamente com a arquitetura BERT pode ser a chave para trazer soluções reais para necessidades presentes e futuras. Baseado nisso, este curso foi projetado para quem deseja crescer ou iniciar uma nova carreira na área de Processamento de Linguagem Natural, obtendo uma sólida experiência nessa área utilizando modernas técnicas de Deep Learning e Redes Neurais Artificiais.

Aproveitaremos a enorme quantidade de dados de texto disponíveis on-line (duas bases de dados reais) e exploraremos duas das principais técnicas de PLN, o que lhe dará o poder necessário para enfrentar com êxito qualquer desafio do mundo real. Além de aprender a teoria, você também desenvolverá três estudos de caso:

Criação de um classificador de sentimentos utilizando dados do Twitter e a integração de um tokenizador BERT com Redes Neurais Convolucionais
O segundo estudo de caso é semelhante ao primeiro, porém, utilizaremos a camada de embedding do BERT para integração com uma Rede Neural Convolucional para classificar sentimentos
Criação de um sistema de perguntas e respostas (Q&A - Questions and Answers) utilizando o BERT. A ideia é fazer uma pergunta sobre um determinado texto e o algoritmo vai indicar onde está a resposta para a nossa pergunta, muito similar com o que ocorre nos fóruns de pesquisa

Utilizaremos tecnologias modernas, como a linguagem Python, o TensorFlow 2.0 e o Google Colab, garantindo que você não tenha problemas com instalações ou configurações de softwares na sua máquina local.

What's inside

Learning objectives

Crie um sistema de perguntas e respostas (q&a) que pode ser utilizado em fóruns de pesquisas
Ligue o bert à uma rede neural convolucional especializada em processamento de linguagem natural para classificação de sentimentos
Entenda a história do bert e por que ele mudou a área de processamento de linguagem natural (pln)
Use as ferramentas de tokenização fornecidas com o bert para pré-processar textos com eficiência

Use a camada bert como incorporação para conectá-la ao seu próprio modelo de processamento de linguagem natural (pln)
Use o bert como um modelo pré-treinado e depois ajuste-o para obter melhores resultados
Obtenha modelos disponíveis no tensorflow hub, a plataforma onde você pode obter modelos já treinados
Use o google colab e o tensorflow 2.0 para suas implementações de ia

Crie um sistema de perguntas e respostas (q&a) que pode ser utilizado em fóruns de pesquisas
Ligue o bert à uma rede neural convolucional especializada em processamento de linguagem natural para classificação de sentimentos
Entenda a história do bert e por que ele mudou a área de processamento de linguagem natural (pln)
Use as ferramentas de tokenização fornecidas com o bert para pré-processar textos com eficiência
Use a camada bert como incorporação para conectá-la ao seu próprio modelo de processamento de linguagem natural (pln)
Use o bert como um modelo pré-treinado e depois ajuste-o para obter melhores resultados
Obtenha modelos disponíveis no tensorflow hub, a plataforma onde você pode obter modelos já treinados
Use o google colab e o tensorflow 2.0 para suas implementações de ia

Syllabus

Introdução

Boas-vindas e conteúdo do curso

Mais sobre Inteligência Artificial

Recursos para download

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Desenvolve e fortalece conhecimentos teóricos e práticos em Processamento de Linguagem Natural (PLN) utilizando técnicas modernas de Deep Learning e Redes Neurais Artificiais

Ensina sobre a arquitetura BERT, considerada um marco na área de PLN, que otimizou a implementação de aplicações

Aborda aplicações práticas de PLN, como tradução de idiomas, chatbots e sistemas de perguntas e respostas

Utiliza tecnologias modernas como Python, TensorFlow 2.0 e Google Colab, evitando problemas de instalação e configuração

Requer conhecimento prévio em Processamento de Linguagem Natural

Não aborda tópicos avançados ou de pesquisa em Processamento de Linguagem Natural

Reviews summary

Pln com bert e python: aplicações práticas

De acordo com os alunos, este curso de Processamento de Linguagem Natural com BERT e Python é altamente valorizado por sua abordagem prática e atualizada. Muitos destacam a clareza das explicações teóricas do BERT e a utilidade dos três estudos de caso práticos, que incluem classificação de sentimentos e sistemas de Q&A. A utilização de Google Colab e TensorFlow 2.0 é um facilitador, eliminando problemas de configuração. Contudo, alguns indicam que um conhecimento prévio em Python e Machine Learning é benéfico, e o ritmo pode ser desafiador para iniciantes absolutos.

Explicações claras da teoria do BERT e Transformers.

"A explicação sobre a arquitetura do BERT e Transformers foi muito clara e detalhada, ajudou a tirar muitas dúvidas."

"Finalmente entendi como o mecanismo de atenção funciona de verdade, algo que outros cursos não conseguiram."

"O instrutor é excelente em descomplicar tópicos complexos, o que torna o aprendizado muito mais acessível."

Utiliza BERT, TensorFlow 2.0 e Google Colab.

"Gostei muito de trabalhar com BERT e TensorFlow 2.0, sei que estou aprendendo o que há de mais recente no mercado."

"O curso é super atualizado, e usar o Google Colab foi uma mão na roda para não ter problemas de ambiente."

"Este curso abrange as ferramentas mais atuais em PLN, fundamental para quem busca atuar na área de IA."

Foca em projetos e estudos de caso do mundo real.

"Os projetos práticos, especialmente o sistema de Q&A, me ajudaram a consolidar o aprendizado do BERT."

"Apreciei como o curso integra o BERT com aplicações reais de PLN, tornando-o muito relevante para minha carreira."

"Os estudos de caso são excelentes para realmente entender o BERT em ação e aplicá-lo em cenários práticos."

Exige base em Python e Machine Learning; ritmo rápido.

"Mesmo sendo iniciante em PLN, percebi que uma base sólida em Python e ML é quase essencial para acompanhar bem."

"Para quem não tem experiência prévia em redes neurais e DL, algumas seções podem parecer um pouco rápidas demais."

"O curso é ótimo para quem já tem conhecimento prévio, mas pode ser um desafio para iniciantes absolutos no tema."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Processamento de Linguagem Natural com BERT e Python with these activities:

Organize and Review Course Materials

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Enhance your learning experience by organizing and reviewing course notes, assignments, and other materials.

Show steps

Create a system for organizing your course materials.
Regularly review and summarize key concepts from lectures and readings.

Review Python programming basics

Show steps

Revisiting Python programming basics will strengthen your foundational understanding of the language, making it easier to grasp the advanced concepts covered in this course.

Browse courses on Python Programming

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Go through online tutorials or documentation to refresh your understanding of Python syntax, data types, and control flow.
Solve coding challenges on platforms like LeetCode or HackerRank to practice applying Python concepts.
Review your notes or previous projects to reinforce your knowledge of Python programming.

Review Language Processing Concepts

Show steps

Reinforce your foundational understanding of language processing concepts that will be central to this course.

Browse courses on Language Processing

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Review core NLP concepts such as tokenization, stemming, and lemmatization.
Explore different NLP techniques for feature extraction and text representation.

Six other activities

Expand to see all activities and additional details

Show all nine activities

Practice Tokenization Exercises

Show steps

Develop proficiency in tokenization, a fundamental NLP technique used throughout this course.

Browse courses on Tokenization

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Complete tokenization exercises using various techniques.
Analyze the impact of different tokenization approaches on downstream tasks.

Complete coding exercises on NLP tasks

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Engaging in coding exercises specifically designed for NLP tasks will provide you with targeted practice, solidifying your comprehension of the concepts covered in this course.

Show steps

Find online platforms or textbooks that offer NLP-focused coding exercises.
Choose exercises that align with the topics covered in the course.
Allocate regular time for practicing these exercises to reinforce your understanding.

Engage in Discussion Forums with Peers

Show steps

Foster collaboration and knowledge exchange by actively participating in discussion forums with fellow learners.

Show steps

Contribute to discussions by sharing insights and asking questions.
Engage with peers' perspectives and provide constructive feedback.

Explore BERT embeddings for text classification

Show steps

By following guided tutorials on BERT embeddings, you can gain hands-on experience in applying this technique for text classification, enhancing your understanding of its practical applications.

Browse courses on Text Classification

Show steps

Identify reputable online courses or tutorials that provide step-by-step guidance on BERT embeddings.
Set aside dedicated time to work through the tutorials, following the instructions and completing the exercises.
Experiment with different parameters and data sets to observe the impact on classification accuracy.

Develop a Mini NLP Project

Show steps

Solidify your understanding by applying NLP concepts to a project, such as sentiment analysis or text classification.

Show steps

Define the scope of your project and gather the necessary data.
Implement NLP techniques to process and analyze the data.
Evaluate the performance of your project and identify areas for improvement.

Present Your NLP Project Findings

Show steps

Showcase your skills and understanding by presenting your NLP project findings to others.

Show steps

Prepare a presentation that clearly communicates your project's objectives, methodology, and results.
Deliver your presentation with confidence and clarity.
Incorporate feedback from your audience to refine your project.

Career center

Learners who complete Processamento de Linguagem Natural com BERT e Python will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

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