Sobre este cursoIniciante a Intermediário · 6 módulos · 10h
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.
Bem-vindo ao curso de Extração de Entidades com IA: NER na Prática.
Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.
Módulo 1: Explorando os Fundamentos do Reconhecimento...