Ao percorrer essa trilha de aprendizagem, você será apresentado às principais técnicas de processamento de linguagem natural para manipulação de textos, desde algoritmos mais básicos até arquiteturas mais complexas de Deep Learning. Encontre também informações sobre oportunidades de trabalho, o que você terá a chance de aprender e os requisitos para realizar todos os cursos listados.
15 Cursos
+ 140 Horas
+ 35 Estudos de caso
- Oportunidade de trabalho
Esta foi a área da Inteligência Artificial que teve o avanço mais expressivo nos últimos anos, graças ao desenvolvimento de novos conceitos teóricos e à disponibilidade de recursos computacionais. O Processamento de Linguagem Natural trata de capacitar os computadores a entender as línguas humanas num contexto mais natural e realista. Para além da contagem de palavras, os algoritmos atualmente podem incorporar o contexto dos textos, o que tem permitido realizar tarefas tão complexas como a conversão de texto em fala ou vice-versa, a tradução automática para outro idioma com desempenho inédito, a sumarização de textos, a adição automática de legendas em vídeos, e tarefas mais ligadas a aspectos morfológicos e sintáticos como identificação de entidades e partículas textuais. Como exemplo, estes algoritmos são hoje o pilar por trás dos assistentes virtuais como a Siri da Apple, a Cortana da Microsoft, o Google Assistant e a Alexa da Amazon. Tudo indica que esta área vai apresentar novidades ainda mais impressionantes nos próximos anos, nos aproximando cada vez mais do paradigma em que não será possível diferenciar o texto produzido por um agente virtual e um humano.
Os profissionais de Processamento de Linguagem Natural têm salários similares aos das outras áreas de Machine Learning, indo de R$ 5000 mensais numa posição inicial a R$ 15000 numa posição sênior.
O que você vai aprender
- Básico sobre programação com a linguagem Python
- Aprenda minerar emoções de textos no idioma português e inglês utilizando algoritmos básicos e avançados de machine learning
- Utilize as bibliotecas spaCy e NLTK (Natural Language Toolkit) em tarefas de processamento de linguagem natural
- Como extrair e analisar dados de redes sociais, tal como o LinkedIn e o Facebook
- Aprenda a teoria e a prática dos algoritmos que realizam pesquisas em textos, bem como o famoso algoritmo Page Rank desenvolvido pelo Google
- Crie algoritmos para resumir textos extraindo os tópicos mais importantes
- Crie chatbots básicos utilizando Python + NLTK e a ferramenta Dialogflow da Microsoft
- Crie um chatbot complexo utilizando Deep Learning e redes neurais recorrentes
- Conceitos teóricos e implementação de redes neurais artificiais, redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes, mapas auto organizáveis, boltzmann machines, auto encoders, redes adversariais generativas, transferência de aprendizagem e transferência de estilo; utilizando a biblioteca TensorFlow
- Utilize redes neurais convolucionais para classificar textos
- Agrupe textos pelo seu conteúdo utilizando o algoritmo k-means
- Crie um tradutor de idiomas utilizando a moderna arquitetura Transformer
- Crie um sistema de perguntas e respostas utilizando a arquitetura BERT do Google
- Objetivos
Esta trilha visa fornecer ao aluno os subsídios necessários para desenvolver aplicações reais e trabalhar na área de Processamento de Linguagem Natural. Ao final, o aluno será capaz de desenvolver seus próprios projetos utilizando textos em vários idiomas.
- Requisitos
O único pré-requisito necessário é saber o básico sobre lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição.
Programação em Python: O Guia para Iniciantes
Aprenda o básico da linguagem Python de maneira rápida e fácil! Exemplos implementados passo a passo e com exercícios
Mineração de Emoção em Textos com Python e NLTK
Aprenda passo a passo na teoria e na prática como utilizar o Python e o NLTK para minerar emoções em bases de dados textuais em português
Processamento de Linguagem Natural com spaCy e Python
Aprenda os recursos básicos da biblioteca spaCy para processamento de linguagem natural e faça o treinamento de um algoritmo para reconhecer emoções de frases escritas em português
Mineração e Análise de Dados do LinkedIn
Utilize técnicas de Ciência de Dados e Inteligência Artificial para extrair e analisar sua rede de contatos do LinkedIn
Mineração e Análise de Dados do Facebook
Utilize Python e técnicas de Ciência de Dados e Inteligência Artificial para extrair e analisar sua página do Facebook
Inteligência Artificial: Buscas em Textos com Python
Construa seu próprio crawler, indexador e sistema de busca em textos! Implemente os seguintes algoritmos de busca: consultas com uma ou múltiplas palavras, frequência de palavras, posição das palavras no documento, distância entre as palavras e o famoso algoritmo PageRank do Google!
Sumarização de Textos com Processamento de Linguagem Natural
Entenda a teoria e implemente passo a passo três algoritmos para sumarização de textos com o Python!
Machine Learning para Competições Kaggle: Especial COVID-19
Atenda ao chamado da Casa Branca e ajude a comunidade científica e os profissionais de saúde na pandemia de COVID-19. Realize buscas em artigos científicos sobre a doença, faça previsões de mortes e o diagnóstico da doença utilizando imagens de raio-x do tórax
Chatbots com Python e Dialogflow: O Guia para Iniciantes
Construa chatbots de maneira fácil e rápida para pedir pizzas, conversar sobre assuntos gerais e pesquisar textos em documentos. Aprenda a trabalhar com a ferramenta Dialogflow e a linguagem Python para o desenvolvimento dos exemplos
Deep Learning com Python de A à Z: O Curso Completo
Redes neurais artificiais, convolucionais, recorrentes, mapas auto organizáveis, boltzmann machines, autoencoders e GANs
Processamento de Linguagem Natural com Deep Learning
Crie um tradutor de idiomas e um classificador de sentimento utilizando a moderna arquitetura Transformer do Google e Redes Convolucionais. Utilize o Google Colab com o TensorFlow 2.0
Processamento de Linguagem Natural com BERT e Python
Aplique o algoritmo revolucionário de PLN e Deep Learning do Google para tarefas do mundo real! Crie um sistema de Q&A (Questions & Answer) e implemente mineração de sentimentos!
TensorFlow, Deep Learning e Python: Construa um Chatbot
Aprenda como implementar modelos de Processamento de Linguagem Natural usando técnicas modernas de Deep Leaning! Construa um chatbot utilizando o TensorFlow e Redes Neurais Recorrentes
TensorFlow 2.0: Um Guia Completo sobre o novo TensorFlow
Crie aplicações incríveis de Aprendizado Profundo (Deep Learning) e Inteligência Artificial com a nova biblioteca do Google
Deep Learning Prático com TensorFlow e Python
Crie passo a passo 16 projetos utilizando modernas técnicas de Machine Learning! Especialize-se em Deep Learning!