Aprendizagem profunda para processamento de linguagem natural em Python

Os dados de texto estão crescendo exponencialmente, e ensinar máquinas a ler, processar e analisar a linguagem humana é uma das habilidades mais valiosas da tecnologia moderna. Este curso fornece um caminho claro, baseado em texto, para entender como o aprendizado profundo impulsiona o processamento moderno de linguagem natural (NLP). Ao estudar explicações estruturadas e trechos de código Python limpos, você fará a transição de escrever scripts básicos de processamento de texto para entender e implementar arquiteturas de redes neurais para tarefas de linguagem complexas. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de tokenização, pré-processamento de texto e incorporações de palavras. - Construa redes neurais recorrentes (RNNs) e redes de memória de curto prazo (LSTM) para dados de texto sequenciais. - Aplique arquiteturas de transformadores modernos e mecanismos de atenção a tarefas de sequência a sequências. - Implemente modelos de classificação de texto, análise de sentimento e geração de textos em Python. - Explore os princípios de ajuste fino de modelos de linguagem pré-treinados para aplicativos personalizados. O curso começa com terminologia essencial, conceitos linguísticos básicos e técnicas fundamentais de pré-processamento de texto. Você então progredirá passo a passo através de arquiteturas de redes neurais, passando de redes simples de alimentação para modelos modernos baseados em transformadores. Este curso somente de texto é projetado para desenvolvedores iniciantes, entusiastas de dados e aspirantes a engenheiros de IA que têm uma compreensão básica do Python, mas são novos no processamento de linguagem natural e aprendizado profundo. Nenhuma experiência prévia em PNL é necessária. Comece a ler hoje mesmo para descobrir o poder do deep learning para análise de texto.