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Importante: Este curso foi gravado com a versão 1.0 do TensorFlow e para executar os códigos do curso você precisa ter essa versão instalada, ou seja, o código é incompatível com versões mais recentes! Inicialmente iríamos migrar o código para o TensorFlow 2.0, porém, existem funções que não existem mais e a migração se tornou inviável e não será feita! Alguns alunos relataram problemas em instalar o TensorFlow 1.0, porém, fizemos um tutorial passo a passo que mostra passo a passo como instalar esta versão para conseguir executar todos os códigos sem problemas.

O que você aprenderá

  • Teoria sobre processamento de linguagem natural para a construção de chatbots
  • Funcionamento do modelo BagOfWords e a Arquitetura Seq2Seq
  • Redes neurais artificiais e redes neurais recorrentes
  • Implementação passo a passo de um chatbot utilizando deep learning, redes neurais recorrentes, processamento de linguagem natural, modelo Seq2Seq, TensorFlow e Python

Requisitos

  • Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
  • Programação básica em Python
  • Conhecimentos sobre instalação de softwares básicos, porém, durante o curso será mostrado o processo de instalação das ferramentas utilizadas
  • Conhecimentos básicos sobre Machine Learning e Redes Neurais Artificiais são desejáveis (no final do curso tem dois anexos para revisar esse conteúdo)
  • Conhecimentos básicos sobre o TensorFlow são desejáveis (no final do curso tem um anexo que revisa o básico da biblioteca)

Descrição

A área de Deep Learning (Aprendizagem Profunda) está relacionada a aplicação das redes neurais artificiais na resolução de problemas complexos e que requerem artifícios computacionais avançados. Existem diversas aplicações práticas que já foram construídas utilizando essas técnicas, tais como: carros autônomos, descoberta de novos medicamentos, cura e diagnóstico antecipado de doenças, geração automática de notícias, reconhecimento facial, recomendação de produtos, previsão dos valores de ações na bolsa de valores e até mesmo a geração automática de roteiros de filmes! Nesses exemplos, a técnica base utilizada são as redes neurais artificiais, que procuram “imitar” como o cérebro humano funciona e são consideradas hoje em dia como as mais avançadas no cenário de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina).

Dentro da área de Machine Learning existe uma sub-área que é o Processamento de Linguagem Natural, que tem o objetivo de reproduzir em computadores a compreensão automática de línguas humanas naturais. Alguns exemplos clássicos dessa área incluem:  tradução de voz para texto, texto para voz, sumarização automática de documentos, adição automática de legendas em vídeos, detecção de entidades em textos, geração de linguagens, reconhecimento óptico de caracteres (OCR), dentre várias outras. E uma das aplicações mais famosas e relevantes atualmente são os chatbots (robôs de conversa), que consistem em sistemas de Inteligência Artificial que são capazes de entender a linguagem humana e darem respostas, tanto em texto quanto em voz! Esse tipo de tecnologia vem sendo cada vez mais utilizado por grandes empresas para acelerarem o atendimento ao cliente, ou seja, ao invés de você conversar com uma pessoa você conversa com um chatbot. Várias empresas de tecnologia tem investido grande capital no desenvolvimento de chatbots, como por exemplo: a Apple (Siri), a Microsoft (Cortana), o Google (Google Assitant) e a Amazon (Alexa).

E para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão teórica e principalmente prática sobre a construção de chatbots utilizando as mais modernas técnicas de Deep Learning utilizando o TensorFlow e o Python! Vamos unir as áreas de Processamento de Linguagem Natural e Deep Learning, para que você aprenda a desenvolver um chatbot utilizando Redes Neurais Recorrentes e o Modelo Seq2Seq, que atualmente são consideradas como as melhores tecnologias para o desenvolvimento desse tipo de aplicação! Ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir chatbots e outras aplicações de Processamento de Linguagem Natural, utilizando bases de dados reais. Para isso, o conteúdo do curso está dividido em cinco partes:

  • Teoria sobre Processamento de Linguagem Natural e explicações sobre o modelo Seq2Seq
  • Pré-processamento dos textos
  • Construção do Modelo Seq2Seq
  • Treinamento do Modelo Seq2Seq
  • Como melhorar o chatbot construído e análise de outras implementações de chatbot

Você ainda conta com três anexos caso você não tenha muita experiência na área. O primeiro mostra o básico sobre as redes neurais artificiais, o segundo é sobre as redes neurais recorrentes, e por fim, o terceiro aborda aulas básicas e práticas sobre o TensorFlow.

Este curso é categorizado como nível intermediário, pois apesar de existirem os três anexos para revisão do conteúdo básico, é interessante que você já tenha uma certa experiência com a área de Deep Learning.

A área de Deep Learning é atualmente um dos campos de trabalho mais relevantes da Inteligência Artificial, sendo que o mercado de trabalho dessa área nos Estados Unidos e em vários países da Europa está em grande ascensão; e a previsão é que no Brasil cada vez mais esse tipo de profissional seja requisitado! Inclusive alguns estudos apontam que o conhecimento dessa área será em breve um pré-requisito para os profissionais de Tecnologia da Informação!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em deep learning (aprendizagem profunda)
  • Pessoas interessadas em aprender como construir seu próprio chatbot
  • Pessoas interessadas em redes neurais recorrentes avançadas
  • 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

Conteúdo do Curso

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Avaliações e Comentários

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Publicado 2 meses atrás
por Marcos Rigel

De início estou gostando do curso e o professor tem um excelente domínio no conteúdo

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Publicado 6 meses atrás
por Diego Mariano de Oliveira

Great approach , but some python sentences could be more efficient using pandas or regex.

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Ígor Oliveira Azambuja
Publicado 1 ano atrás
É um conhecimento muito interessante para quem quer fazer chatbots.

Técnicas de ML aplicadas à linguagem, isso é o mais bacana do curso. É difícil para mim, ainda não consigo extrair tudo o que poderia deste conhecimento, mas estou satisfeito com o quão longe consegui chegar. Essa não é a minha área de formação, então naturalmente demoro mais do que quem já tem um contato anterior com isso. Mesmo assim considero que aprendi coisas importantes.

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Joao Enoc Neves Sena
Publicado 1 ano atrás
ChatBot Tensorflow

O curso é interessante no quesito das ideias, mas na prática acaba que, a implementação quase fica inviável, por conta da defasagem das tecnologias que temos hoje com as de 4 anos atrás, quando foram feitas as aulas. Uma atualização será bem vinda.

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Publicado 1 ano atrás

Olá! Na verdade não considero como uma defasagem na tecnologia, pois as redes neurais recorrentes de fato tem um bom desempenho para chatbots. Infelizmente não há planos para atualizar este curso 🙁

    João Enoc
    Publicado 8 meses atrás

    Concordo com o Luis. Acho que não será edifício fazer a migração. Além da versão do TS ainda tem a utilização das versões mais antigas do Python e de outros componentes.

      Publicado 8 meses atrás

      Já tentamos migrar dessa forma, mas o código teria que ser totalmente reescrito. Mesmo usando os recursos de migração do TF, alguns códigos realmente não funcionam mais 🙁

    Profile photo ofwillfant Luis Garcia
    Publicado 8 meses atrás

    Ola Jones. Li no tensorflow que ha possibilidade de converter scripts da versão 1 para a 2. Contudo existem algumas funções que não dão para converter mas pode-se usar uns addons de uma comunidade do github que eles recomendam. Tem conhecimento disso? Se desse uma olhada talvez n precisasse de atualizar o curso e adicionar so um video adicional a falar sobre isso. O curso está muito bom de qualquer das formas. Vejo que o conteudo de chatbots está a ser muito requisitado na area de ia. Ter mais conteudo sobre isso aqui também era bom e deixava os assinantes mais felizes ainda. Bom trabalho aqui com cursos. Do que tenho visto está tudo muito bom.

      Publicado 8 meses atrás

      Um tempo atrás tentamos fazer a migração do código usando esses recursos, mas infelizmente mesmo assim algumas funções mudaram e não são mais compatíveis 🙁
      Uma parte ele não converte de fato para TF2, apenas chama um módulo tf1.compat, mas tem muita coisa que mudou radicalmente entre as versões e não funciona mais assim

      Publicado 8 meses atrás

      Obrigado pela sugestão, Luis! Vamos verificar essa possibilidade 🙂

      Publicado 8 meses atrás

      Olá, Luis! Estou repassando para a equipe verificar e em breve lhe retorno

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Publicado 1 ano atrás
por Marcelo Barbosa de Oliveira

Como sempre com explicações linha a linha. Foi um curso um pouco difícil mas as explicações do instrutor ajudou muito.

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Publicado 2 anos atrás
por Marcel Pigozzi Saraiva

Curso desatualizado.

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Publicado 2 anos atrás
por Guilherme Dias Alves

Curso simplesmente espetacular!

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Publicado 2 anos atrás
por Josué Rodrigo Vieira Gomes

O conteúdo apresentado é interessante.

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Publicado 2 anos atrás
por Cid de Paulo Felipe dos Santos

Muito bom o curso, apenas não me atentei que a versão do Tensoflow utilizada é antiga, seria interessante a atualização do material para a versão atual do Tensorflow.

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Publicado 2 anos atrás
por José Adriano Pereira de Souza

Muito boa a aula, ele explica o código, linha a linha.

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