Processamento de Linguagem Natural com RNNs, Seq2Seq e Atenção

Os dados de texto estão em toda parte, mas transformar linguagem bruta em respostas inteligentes requer arquiteturas de aprendizado profundo especializadas.Entender como as máquinas processam sequências, traduzem idiomas e se concentram em palavras-chave é essencial para construir IA de linguagem moderna. Neste curso baseado em texto, você fará a transição da representação de texto básico para a construção de modelos sofisticados de sequência para sequência.Você lerá análises conceituais e praticará com trechos de código Python para construir sistemas neurais de tradução automática, classificadores de texto e modelos básicos de resposta a perguntas. O que você vai aprender: - Entenda conceitos fundamentais de PNL, incorporações de palavras e técnicas de pré-processamento de texto - Construa redes neurais recorrentes (RNNs) e redes bidirecionais para modelagem de sequência - Implementar arquiteturas de sequência a sequência (seq2seq) para tradução de linguagem - Aplique mecanismos de atenção para ajudar os modelos a se concentrarem em partes relevantes do texto de entrada - Explore os conceitos modernos de transformadores e os fundamentos das incorporações vetoriais - Configurar modelos de classificação de texto para análise de sentimento e detecção de spam usando TensorFlow e Keras A jornada começa com terminologia essencial, fundamentos matemáticos de vetores de palavras e camadas recorrentes básicas.Você progredirá passo a passo através de estruturas de codificador-decodificador, camadas de atenção e padrões de implementação prática. Este curso é projetado para aspirantes a cientistas de dados, desenvolvedores e entusiastas de IA que desejam entender o funcionamento interno dos modelos de linguagem.Uma familiaridade básica com a programação Python é útil, mas nenhuma experiência prévia de aprendizado profundo é necessária. Comece a ler hoje mesmo para descobrir o poder dos modelos de aprendizado profundo sequência a sequência.