Extração de Entidades com IA: NER na Prática

Aprenda a extrair informações cruciais de qualquer texto com Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER). Transforme dados não estruturados em insights acionáveis para suas aplicações de IA.

Nível: Iniciante a Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados, analistas de dados e profissionais de TI interessados em Processamento de Linguagem Natural e IA.

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a extrair informações estruturadas de textos não estruturados utilizando técnicas de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) e modelos de IA.

6 módulos · 10h · certificado ao final

• Explorando os Fundamentos do Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)
• Preparando Dados para Treinamento de Modelos NER com Ferramentas Modernas
• Implementando Modelos NER Pré-Treinados e Customizados com spaCy e Transformers
• Avaliando e Otimizando a Performance de Sistemas NER em Ambientes Reais
• Integrando NER em Pipelines de Processamento de Linguagem Natural e Aplicações de IA
• Projeto Final: Construindo um Extrator de Entidades para Casos de Uso Específicos

Projeto Final

Desenvolvimento de um sistema NER completo para extrair entidades específicas (ex: nomes de pessoas, organizações, produtos, datas) de um conjunto de documentos textuais e visualização dos resultados.