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Curso de Aprendizado de Máquina: Processamento de Linguagem Natural em Python (V2)

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Preço:
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Descrição

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PNL: Processamento de Linguagem Natural em Python (Versão 2)

Aprenda os Fundamentos de PNL com Modelos de Markov, NLTK, IA, Aprendizado Profundo e Aprendizado de Máquina

Bem-vindo ao curso abrangente sobre Processamento de Linguagem Natural (PNL) em Python. Neste curso, você obterá uma compreensão profunda das técnicas de PNL e suas aplicações em diversos campos.

Parte 1: Modelos Vetoriais e Pré-processamento de Texto

Nesta seção, você aprenderá a importância dos vetores na ciência de dados e inteligência artificial. Você explorará diferentes técnicas para converter texto em vetores, incluindo CountVectorizer e TF-IDF. Além disso, você se aprofundará em métodos de incorporação neural como word2vec e GloVe. Ao longo do curso, você aplicará essas técnicas em tarefas como classificação de texto, recuperação de documentos e sumarização de texto. Você também aprenderá etapas essenciais de pré-processamento de texto, como tokenização, stemming e lematização.

Parte 2: Modelos de Probabilidade e Modelos de Markov

Modelos de probabilidade e modelos de Markov são cruciais na ciência de dados e aprendizado de máquina. Nesta seção, você descobrirá as aplicações desses modelos além da PNL, como finanças, bioinformática e aprendizado por reforço. Você explorará como os modelos de probabilidade podem ser usados para tarefas como construção de um classificador de texto, geração de artigos e geração de texto. Compreender esses modelos é essencial para compreender modelos avançados como BERT e GPT-3.

Parte 3: Métodos de Aprendizado de Máquina

Esta seção se concentra em tarefas clássicas de PNL e sua aplicação usando algoritmos de aprendizado de máquina. Você aprenderá sobre detecção de spam, análise de sentimentos, análise semântica latente e modelagem de tópicos. Embora o foco seja na aplicação prática, você também obterá insights sobre algoritmos como Naive Bayes, Regressão Logística, Análise de Componentes Principais (PCA), Decomposição de Valor Singular (SVD) e Alocação de Dirichlet Latente (LDA). Esses algoritmos são fundamentais em PNL e fazem parte integrante deste curso.

Parte 4: Métodos de Aprendizado Profundo

A aprendizagem profunda revolucionou a PNL e, nesta seção, você explorará arquiteturas modernas de redes neurais para resolver tarefas de PNL. Você aprenderá sobre Redes Neurais Artificiais de Alimentação Direta (ANNs), incorporações, Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Recorrentes (RNNs). O estudo das RNNs incluirá arquiteturas avançadas como LSTM e GRU, amplamente utilizadas por gigantes da indústria para tarefas como tradução de idiomas e reconhecimento de fala. Compreender os métodos de aprendizado profundo é crucial para compreender modelos avançados como Transformers.

Recursos Únicos

Este curso se destaca por seus recursos únicos: - Cada linha de código é explicada em detalhes, garantindo uma compreensão completa. - Nenhum tempo é desperdiçado digitando código do zero em um curto período de tempo. - A matemática de nível universitário é abordada, fornecendo detalhes algorítmicos importantes frequentemente negligenciados em outros cursos. Obrigado por considerar este curso e esperamos vê-lo em breve!

O que você aprenderá

Ao se inscrever neste curso, você adquirirá experiência nas seguintes áreas: - Converter texto em vetores usando CountVectorizer, TF-IDF, word2vec e GloVe. - Implementar sistemas de recuperação de documentos, mecanismos de busca e pesquisas de similaridade. - Compreender modelos de probabilidade, modelos de linguagem e modelos de Markov (essenciais para Transformers, BERT e GPT-3). - Implementar algoritmos de decodificação de cifras usando algoritmos genéticos e modelagem de linguagem. - Construir sistemas de detecção de spam e análise de sentimentos. - Implementar giradores de artigos e técnicas de sumarização de texto. - Aplicar indexação semântica latente e modelagem de tópicos com LDA, NMF e SVD. - Utilizar algoritmos de aprendizado de máquina como Naive Bayes, Regressão Logística, PCA, SVD e Alocação de Dirichlet Latente. - Explorar arquiteturas de aprendizado profundo como ANNs, CNNs, RNNs, LSTM e GRU (pré-requisitos importantes para BERT e GPT-3). - Compreender os Transformers do Hugging Face (somente VIP). - Usar Python, Scikit-Learn, Tensorflow e mais para PNL. - Dominar técnicas de pré-processamento de texto como tokenização, stopwords, lematização e stemming. - Aplicar marcação de partes do discurso (POS) e reconhecimento de entidades nomeadas (NER) em tarefas de PNL.

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