Fundamentos de Transformadores e Modelos BERT

Libere o poder do processamento moderno de linguagem natural dominando os modelos fundamentais que impulsionam os aplicativos de IA mais avançados de hoje. Muitos sistemas de ponta, de ferramentas de tradução a grandes modelos de linguagem, dependem dessas arquiteturas sofisticadas. Até o final deste curso, você possuirá uma sólida compreensão dos modelos Transformer e BERT, permitindo que você desmistifique sistemas complexos de PNL e se prepare para estudos posteriores em IA. Você ganhará a clareza conceitual necessária para discutir, avaliar e interpretar esses modelos poderosos. O que você vai aprender: * Entender o mecanismo de atenção e sua importância no processamento de sequências * Aprenda a arquitetura central do codificador-decodificador para modelos de transformador * Aprenda os paradigmas de pré-treinamento e ajuste fino por trás do BERT * Explore técnicas de tokenização essenciais para entradas de modelo de linguagem * Aplique seus conhecimentos para explicar como esses modelos servem como base para modelos de linguagem grandes (LLMs) * Pratique interpretar os componentes e o fluxo de dados dentro dos sistemas baseados em transformadores O curso começa com a terminologia essencial e a evolução da modelagem de sequência, construindo gradualmente a mecânica detalhada da arquitetura Transformer e do modelo BERT. Cada conceito é explicado com exemplos claros e escritos para solidificar sua compreensão. Este curso foi projetado para iniciantes absolutos sem experiência prévia em processamento de linguagem natural ou aprendizado de máquina avançado. Todos os conceitos são introduzidos a partir do zero. Embarque em sua jornada para entender o futuro do processamento de linguagem orientado por IA.