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Curso de Aprendizado Profundo: Processamento Avançado de Linguagem Natural e RNNs

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Preço:
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Descrição

Processamento Avançado de Linguagem Natural e RNNs

Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Sequência-para-Sequência (seq2seq), Atenção, CNNs, RNNs e Redes de Memória!

É difícil acreditar que já faz mais de um ano desde que lancei meu primeiro curso sobre Aprendizado Profundo com PLN (processamento de linguagem natural). Muitas coisas emocionantes aconteceram desde então, e tenho estado profundamente imerso em aprender, pesquisar e reunir as melhores e mais valiosas ideias para compartilhar com você. Então, do que se trata este curso e como ele evoluiu? Nos cursos anteriores, você foi apresentado aos blocos de construção fundamentais do PLN Profundo. Exploramos redes neurais recorrentes (RNNs), redes neurais convolucionais (CNNs) e algoritmos de incorporação de palavras como word2vec e GloVe. Este curso leva seu entendimento a um nível mais alto, concentrando-se na construção de sistemas usando esses componentes. Ao final deste curso, você terá habilidades para desenvolver aplicações para diversos problemas, incluindo classificação de texto (como análise de sentimento e detecção de spam), tradução neural de máquina e resposta a perguntas. Também abordaremos brevemente os chatbots, que, como você descobrirá, compartilham semelhanças com a tradução de máquina e a resposta a perguntas. Para enfrentar esses desafios, mergulharemos em técnicas avançadas de PLN Profundo, como RNNs bidirecionais, modelos seq2seq (sequência-para-sequência), mecanismos de atenção e redes de memória. Ao longo do curso, utilizaremos bibliotecas Python como Keras, Numpy, Tensorflow e Matplotlib para simplificar o processo de implementação e focar nos conceitos de alto nível. Estou sempre disponível para responder suas perguntas e apoiá-lo em sua jornada de ciência de dados. Este curso enfatiza o entendimento e a construção, em vez de simplesmente usar. Qualquer pessoa pode aprender a usar uma API em 15 minutos depois de ler alguma documentação. No entanto, o verdadeiro entendimento vem da experimentação prática e visualização do funcionamento interno do modelo. Se você deseja mais do que um entendimento superficial dos modelos de aprendizado de máquina, este curso é perfeito para você. Junte-se a nós na aula e embarque nesta emocionante jornada de aprendizado juntos! "Se você não consegue implementar, você não entende." - Richard Feynman Meus cursos são únicos porque ensinam como implementar algoritmos de aprendizado de máquina do zero. Outros cursos podem ensinar como inserir seus dados em uma biblioteca, mas você realmente precisa de ajuda com apenas três linhas de código? Ao repetir o mesmo processo com vários conjuntos de dados, você não está realmente expandindo seu conhecimento. Em meus cursos, cada linha de código é explicada em detalhes, e eu o incentivo a entrar em contato comigo se tiver alguma discordância ou dúvida. Pré-requisitos sugeridos: - Proficiência em programação Python - Compreensão de RNNs, CNNs e incorporação de palavras - Conhecimento de construção, treinamento e avaliação de redes neurais em Keras EM QUE ORDEM DEVO FAZER SEUS CURSOS? Confira a palestra "Roteiro de Pré-requisitos para Aprendizado de Máquina e IA" (disponível na seção de perguntas frequentes de qualquer um dos meus cursos, incluindo o curso gratuito de Numpy). RECURSOS ÚNICOS: - Explicações detalhadas de cada linha de código - Nenhum tempo desperdiçado digitando - sejamos honestos, é impossível escrever código que valha a pena aprender em apenas 20 minutos do zero - Ênfase em matemática de nível universitário - obtenha insights cruciais sobre algoritmos que outros cursos ignoram O que você aprenderá: - Construir um sistema de classificação de texto para tarefas como detecção de spam e análise de sentimento - Desenvolver um sistema de tradução neural de máquina que também pode ser usado para chatbots e resposta a perguntas - Construir um modelo de sequência-para-sequência (seq2seq) - Criar um modelo de atenção - Construir uma rede de memória para resposta a perguntas com base em histórias

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