PNL Aplicada em Python: Transformadores, CNNs e Classificação de Texto

Os dados de texto estão se expandindo rapidamente, e as organizações modernas dependem do processamento de linguagem natural para extrair insights, automatizar a tradução e entender o sentimento.Este curso ensina como projetar e implementar modelos NLP modernos usando Python e TensorFlow. Ao ler explicações claras e estudar trechos de código prontos para produção, você ganhará as habilidades para lidar com a classificação de texto, a tradução de sequência para sequências e os fluxos de trabalho modernos de incorporação de vetores. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de PNL, tokenização de texto e construção de vocabulário - Construa redes neurais convolucionais otimizadas para classificação de texto e análise de sentimento - Implemente modelos de sequência a sequências usando arquiteturas modernas de transformadores - Aplique modelos pré-treinados e explore os conceitos básicos de incorporações vetoriais modernas - Configure pipelines de treinamento em ambientes de notebook baseados em nuvem usando o TensorFlow - Pratique a depuração de pipelines de processamento de texto através da análise de código estruturado O curso começa com terminologia essencial e técnicas de pré-processamento de texto antes de avançar para a construção de redes neurais.Você progredirá passo a passo através de passos escritos que abrangem análise de sentimento, tradução automática e fluxos de trabalho modernos baseados em transformadores. Este curso é projetado para iniciantes em aprendizado de máquina e desenvolvedores de Python que desejam se especializar em processamento de texto.Não é necessária experiência prévia em PNL. Comece a ler hoje para construir sua base no processamento moderno de linguagem natural.