NLP Essencial: Do Texto à Inteligência Artificial

Sobre este cursoIniciante a Intermediário · 8 módulos · 10h

Aprenda os fundamentos do Processamento de Linguagem Natural e utilize técnicas de Inteligência Artificial para extrair valor e insights de dados textuais. Desenvolva habilidades para construir soluções de IA que compreendem e interagem com a linguagem humana, abrindo portas para diversas aplicações inovadoras.

Nível: Iniciante a Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, cientistas de dados, analistas de texto e engenheiros de IA interessados em trabalhar com dados textuais e construir sistemas inteligentes.

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a entender, aplicar e construir soluções de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para extrair insights e automatizar tarefas com dados textuais usando Inteligência Artificial.

8 módulos · 10h · certificado ao final

  • Compreendendo o Processamento de Linguagem Natural e seus desafios.
  • Aplicando técnicas de pré-processamento de texto em Python (tokenização, stemming, lematização).
  • Explorando métodos de representação textual: Bag-of-Words, TF-IDF e Word Embeddings.
  • Desenvolvendo classificadores de texto e sistemas de análise de sentimentos com Machine Learning.
  • Introduzindo Modelos de Linguagem e a arquitetura Transformer para NLP avançado.
  • Realizando extração de entidades (NER) e sumarização automática de textos.
  • Construindo um sistema básico de busca semântica utilizando técnicas de NLP.
  • Projeto Final: Desenvolvendo um Analisador de Sentimentos para Avaliações de Produtos

Projeto Final

Um analisador de sentimentos capaz de classificar avaliações de produtos ou serviços como positivas, negativas ou neutras, utilizando um conjunto de dados real.

NLP Essencial: Do Texto à Inteligência Artificial
módulo de ~75 min certificado
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Módulo 1 de 8
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Vou adaptar os exemplos ao que você gosta e fazer perguntas no final de cada módulo para garantir que tudo ficou claro.

Módulo 1: Compreendendo o Processamento de Linguagem...

Do que você gosta? Uso nos exemplos.
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