Dominando os fundamentos da PNL com PyTorch

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) é o conjunto de habilidades essencial para a construção de aplicativos inteligentes baseados em texto. Este curso orienta você através das técnicas fundamentais de aprendizagem profunda necessárias para PNL, com foco na implementação prática usando a biblioteca PyTorch.No final, você será capaz de implementar modelos fundamentais da PNL e preparar dados textuais de forma eficiente. O que você vai aprender: * Entenda o pré-processamento de texto, a tokenização e as técnicas de vetorização, incluindo incorporações de palavras modernas. * Aprenda a estrutura e a função de arquiteturas de redes neurais fundamentais para modelagem de sequências, como LSTMs e RNNs. * Domine a estrutura PyTorch para definir, treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo para classificação e geração de texto. * Aplicar os princípios fundamentais da arquitetura Transformer, a base para todos os modelos modernos de linguagem grande. * Pratique o ajuste fino de modelos pré-treinados para tarefas específicas de PNL, como análise de sentimento ou reconhecimento de entidades nomeadas. * Configurar pipelines de carregamento e gerenciamento de dados eficientes para grandes conjuntos de dados de texto no PyTorch. Este curso estruturado começa com a terminologia básica e a preparação de dados, e então progride através de modelos de sequência essenciais e da arquitetura do Transformer.Você praticará a implementação de modelos inteiramente através das explicações escritas e dos fragmentos de código executáveis. Este curso é projetado para iniciantes absolutos em PNL e aprendizado profundo.Não é necessária experiência prévia com PyTorch ou redes neurais, apenas proficiência básica em programação Python. Comece a criar aplicativos poderosos de compreensão de linguagem hoje mesmo.