Deep Learning
Processamento de Linguagem Natural — Aprenda a construir sistemas que entendem e processam a linguagem humana usando modelos como RNNs, LSTMs e Transformers.
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Aprendizagem profunda para PNL: incorporação de palavras e classificação de texto em Python
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PNL Aplicada em Python: Transformadores, CNNs e Classificação de Texto
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Redes Neurais Recorrentes e Modelagem de Sequências em Python
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Processamento de Linguagem Natural com RNNs, Seq2Seq e Atenção
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Fundamentos de Modelos de Linguagem Grande: De Transformadores a Ajuste Fino
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Modelos Sequência-a-Sequência em PNL: Fundamentos Teóricos
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Processamento de linguagem natural com Python: de vetores de texto a IA agente
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Processamento de linguagem natural com TensorFlow
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Processamento de linguagem natural com Python
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Fundamentos de PNL: Modelos Probabilísticos e Incorporações de Palavras
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Fundamentos de Modelos de Linguagem Grande em Python
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Modelos de sequência para PNL: construa RNNs, LSTMs e GRUs
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Atenção Mecanismos e Transformadores para Iniciantes
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Deep Learning para modelos de legendagem de imagens
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Fundamentos de modelos de linguagem grandes: construção a partir do zero com PyTorch
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Fundamentos de PLN em Português com Python
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Aprendizagem de máquina com Hugging Face: crie e implante modelos de PNL
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Fundamentos de aprendizagem profunda: mecanismos de atenção e transformadores
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Introdução ao Fine-Tuning de LLM com LoRA e QLoRA
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Introdução ao Fine-Tuning de LLM em Dados de Domínio
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Fundamentos de Otimização de LLM: Compressão e Fine-Tuning
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