Descrição
Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural - Parte 1
Parte 1: Perceptrons de Múltiplas Camadas, Word Embeddings e Redes Neurais Recorrentes
Este curso faz parte da série "NLP Avançado com Aprendizado Profundo". Neste curso, o Professor John Smith irá introduzir conceitos fundamentais de aprendizado profundo, como perceptrons de múltiplas camadas, word embeddings e redes neurais recorrentes. Esses conceitos estabelecem a base para uma compreensão abrangente de modelos avançados de aprendizado profundo para Processamento de Linguagem Natural (NLP). O curso está dividido em três seções. Na primeira seção, o Professor Smith irá discutir conceitos básicos em redes neurais artificiais, incluindo funções de ativação (como rampa, degrau, sigmoid, tanh, relu, leaky relu), funções de integração, perceptron e algoritmos de retropropagação. Ele também irá explicar a relação entre aprendizado profundo, aprendizado de máquina e inteligência artificial. Além disso, ele abordará técnicas para lidar com overfitting no treinamento de redes neurais, como regularização, parada antecipada e dropouts. A segunda seção irá focar em diversos métodos de word embedding. O Professor Smith começará com técnicas fundamentais como codificação Onehot e Decomposição em Valores Singulares (SVD). Em seguida, ele irá se aprofundar no popular modelo word2vec, abrangendo tanto os métodos CBOW quanto Skipgram. Além disso, ele irá explorar diferentes abordagens para melhorar a eficiência do cálculo softmax. Esta seção também incluirá uma discussão detalhada sobre o GloVe e tópicos especiais de word embedding, como embeddings cross-linguais. Por fim, o Professor Smith abordará embeddings de sub-palavras como BPE (Byte Pair Encoding), wordPiece e SentencePiece, que são comumente usados em modelos baseados em Transformers. Na terceira seção, o Professor Smith começará com uma visão geral geral dos modelos n-gram. Ele então fornecerá uma breve introdução ao modelo de linguagem de rede neural (NNLM) antes de mergulhar nos detalhes das RNNs. A discussão se estenderá para variantes de RNNs, como BiRNNs e Deep BiRNNs. O Professor Smith também abordará os desafios dos gradientes que desaparecem e explodem. Por fim, ele fornecerá explicações detalhadas das arquiteturas LSTM e GRU.O que você aprenderá:
- Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural - Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLPs) - Word embeddings - Modelos Recorrentes: RNNs, LSTMs, GRUs e variantes - Aprendizado Profundo para NLPEstimar frete
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