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O que você aprenderá

  • Crie um Transformer, nova arquitetura criada pelo Google para qualquer tarefa de sequência para sequência (por exemplo, um tradutor de idiomas)
  • Crie uma Rede Neural Convolucional especializada em Processamento de Linguagem Natural para qualquer tarefa de classificação (análise de sentimentos, por exemplo)
  • Personalize os métodos de treinamento de redes neurais no TensorFlow 2.0
  • Aprenda a criar camadas personalizadas no TensorFlow 2.0
  • Use o Google Colab e o Tensorflow 2.0 para suas implementações de Inteligência Artificial
  • Entenda como os algoritmos de inteligência artificial fazem com que os computadores dêem sentido à linguagem humana
  • Entenda sobre o mecanismo de atenção, por trás dos algoritmos de PLN mais novos e mais poderosos

Requisitos

  • Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
  • Básico da linguagem Python
  • Orientação a objetos
  • É desejável que você já tenha tido algum contato com a API Keras do TensorFlow

Descrição

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!

Atualmente, este setor está cada vez mais necessitando de soluções de Processamento de Linguagem Natural, ou seja, aprender essa área 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! O curso está dividido em duas partes:

  1. Criação de um classificador de sentimentos utilizando dados do Twitter e Redes Neurais Convolucionais
  2. Criação de um tradutor de idiomas, passando como entrada um texto em Inglês e tendo como retorno um texto em Português. Neste estudo de caso desenvolveremos passo a passo a arquitetura Transformer desenvolvida pelo Google

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.

Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso! 🙂

Para quem é este curso:

  • Pessoas interessadas em deep learning (aprendizagem profunda)
  • Pessoas interessadas em Processamento de Linguagem Natural
  • Analistas de dados que queiram aumentar seu conhecimento na área de deep learning (aprendizagem profunda)
  • Alunos de graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial
  • Qualquer pessoa que queira iniciar uma nova carreira e ter uma sólida experiência em PLN, adicionando estudos de casos eficientes ao seu portfólio

Conteúdo do Curso

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Avaliações e Comentários

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Publicado 3 meses atrás
por Lais de Fátima Sousa Gomes

Ótimo curso. Bem didático e ótimo professor. Super recomendo!

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Publicado 4 meses atrás
por Marcel Pigozzi Saraiva

Excelente curso! Bem didático.

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Publicado 6 meses atrás
por David Pereira de Araújo

Ótimo curso. Transformers tem uma arquitetura bem complexa e pude aprender muito com o curso. Recomendo.

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Publicado 6 meses atrás
por Paulo Corrêa

Curso abordou muito bem o transformer, ilustrou bastante a arquitetura detalhadamente e principal ao transformer e recorrentes. Correções de bugs vale o respeito pois já nos gera visão do que está sendo tratado. Máximo respeito.

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Publicado 9 meses atrás
por Gabriel F. S. Filho

É uma área complexa da CNN mas foi um bom curso.

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Publicado 10 meses atrás
por Yan Soares

o Curso é muito bom. Como sugestão, gostaria que você fizesse uma aula com a implementação do BLEU score para avaliarmos se o nosso model é bom.

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Publicado 10 meses atrás
por Mauricio N. Santos

Super didático. Velocidade de fala do instrutor ideal para aprendizado.

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Publicado 11 meses atrás
por Katharine Góes Carvalho Pires

Nossa ... curso muito bom! Achei sensacional o modelo do tradutor. Com esse código, dá para treinar com outras línguas e fazer alterações para um melhor resultado, como sugerido pelo próprio professor!! Parabéns!! Muito bom

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Publicado 1 ano atrás
por Jean Victor Pinheiro Vitorino

Excelente curso, Excelente professor! Pude absorver bastante o conteúdo e conseguir aplicar no meu Trabalho de Conclusão de Curso

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Publicado 1 ano atrás
por Pedro Henrique Samed

Parabéns pelo cuidado com o curso Jones. Seus cursos já eram bons e estão ficando cada vez melhores!

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