Processamento de linguagem natural com aprendizagem profunda

Os dados de texto estão em toda parte, mas ensinar as máquinas a entender a linguagem humana requer modelos computacionais poderosos. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais de processamento de texto usando técnicas modernas de aprendizagem profunda. Você passará da compreensão do pré-processamento básico de texto para o design, treinamento e avaliação de modelos neurais para tarefas como análise de sentimento, geração de texto e tradução. O que você aprenderá: Entenda os conceitos fundamentais de PNL, pré-processamento de texto e técnicas de tokenização; Mapeie palavras para espaços de alta dimensão usando incorporações de palavras e representações vetoriais; Construa e treine redes neurais recorrentes (RNNs) e redes de memória de curto prazo (LSTM) para dados sequenciais; Explore a mecânica da atenção Aplicar técnicas modernas de aprendizagem por transferência usando modelos de linguagem pré-treinados para classificação de texto; Implementar métricas de avaliação para medir o desempenho do modelo em conjuntos de dados de texto do mundo real. O curso começa com conceitos linguísticos básicos e fundamentos matemáticos antes de avançar para arquiteturas de redes neurais e modelos de transformadores modernos. Você lerá explicações claras e passo a passo e analisará trechos de código projetados para construir sua intuição prática. Este curso é projetado para aspirantes a cientistas de dados, desenvolvedores de software e entusiastas da tecnologia que querem aprender deep learning para PNL do zero. Nenhuma experiência prévia com redes neurais é necessária, embora a familiaridade básica com Python seja útil. Comece sua jornada no mundo do processamento de texto inteligente hoje.