Processamento de Linguagem Natural com Modelos de Probabilidade em Python

Entender como os computadores processam e prevêem a linguagem humana é uma habilidade fundamental na tecnologia moderna. Este curso fornece um caminho claro, baseado em texto, para dominar os fundamentos matemáticos e estatísticos do Processamento de Linguagem Natural usando Python.\n\nVocê fará a transição de entender o pré-processamento básico de texto para construir modelos probabilísticos que podem prever palavras, classificar texto e analisar sequências. Ao ler explicações estruturadas e analisar trechos de código Python limpos e modernos, você obterá uma intuição prática para a PNL sem precisar de um histórico em aprendizado de máquina complexo.\n\nO que você aprenderá:\n- Entenda a terminologia central e os fundamentos matemáticos da probabilidade na PNL.\n- Construa e avalie modelos de linguagem N-gram para previsão de palavras usando dicas de tipo Python modernas.\n- Implementar classificadores Naive Bayes para análise de sentimento e categorização de texto.\n - Aplicar modelos ocultos de Markov e o algoritmo Viterbi para marcação de parte da fala.\n desempenho usando métricas de avaliação modernas e técnicas de validação.\n\nO curso começa com conceitos fundamentais de processamento de texto e teoria da probabilidade antes de passar passo a passo por N-gramas, modelos de classificação e algoritmos de marcação sequencial. Você aprenderá lendo detalhes conceituais emparelhados com exemplos de código Python limpos e executáveis.\n\nEste curso é projetado para iniciantes que querem aprender os fundamentos matemáticos da PNL. Nenhuma experiência prévia com processamento de linguagem natural é necessária, embora uma familiaridade básica com Python seja útil.\n\nComece sua jornada na modelagem de linguagens e domine os fundamentos de probabilidade da PLN hoje.