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Curso de Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural

A Jornada para o BERT

Neste curso abrangente, exploraremos o fascinante mundo do Processamento de Linguagem Natural (PLN). Através do poder do Aprendizado Profundo, mergulharemos nos diversos conceitos e técnicas que revolucionaram esse campo da Inteligência Artificial. Desde vetores de palavras e incorporações até aprendizado profundo estruturado, filtragem colaborativa, redes neurais recorrentes, modelos de sequência para sequência e redes de transformadores, abordaremos tudo isso. Nosso foco principal será representar efetivamente os tokens de linguagem, seja no nível de palavra ou caractere, e agregá-los de maneira semanticamente significativa, como frases ou documentos. Nossa jornada começa desvendando o pipeline tradicional de pré-processamento de texto e entendendo diferentes características de texto, incluindo recursos binários e TF-IDF com o modelo Bag-of-Words. Em seguida, mergulharemos no mundo cativante de vetores de palavras e incorporações, explorando técnicas renomadas como word2vec, GloVe, Fasttext e ELMo. Essas técnicas não apenas aprimorarão nossa compreensão das representações de palavras, mas também nos permitirão explorar sistemas de recomendação usando filtragem colaborativa e modelos de torre gêmea. Na segunda parte do curso, mudaremos nosso foco para representações de frases e sequências. Aprofundaremos no cerne do PLN, Modelagem de Linguagem, em níveis estatísticos e neurais, utilizando modelos recorrentes como LSTM e GRU. Além disso, exploraremos modelos de sequência para sequência, com ênfase especial na Tradução Automática, que serve como uma porta de entrada para entender outras tarefas como Perguntas e Respostas e Chatbots. Apresentaremos o conceito de mecanismos de atenção dentro de modelos recorrentes seq2seq, eventualmente generalizando-o como um poderoso conceito de aprendizado profundo. Essa generalização nos levará à rede de transformadores de última geração, que revolucionou o mundo do PLN por meio de seus mecanismos de atenção completos. Na parte final do curso, testemunharemos o momento ImageNet do PLN, onde a Transferência de Aprendizado assume o centro do palco. Exploraremos arquiteturas de transformadores pré-treinadas como BERT, GPT 1-2-3, RoBERTa, ALBERT, XLTransformer e XLNet, que impulsionaram o PLN a novas alturas.

O que você aprenderá

  • Desenvolver uma base sólida em técnicas tradicionais e de Aprendizado Profundo para PLN
  • Aplicar técnicas de Aprendizado Profundo em PLN a problemas do mundo real, como classificação de sentimentos, tradução automática, chatbots e perguntas e respostas
  • Obter uma compreensão profunda de modelos de PLN de última geração, como BERT e GPT
  • Explorar a evolução de modelos de incorporação de palavras e frases de PLN de Aprendizado Profundo, incluindo word2vec, GloVe, Fasttext, ELMo e BERT
  • Dominar a utilização da Transferência de Aprendizado em modelos modernos de PLN

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