Fundamentos de Processamento de Linguagem Natural: De N-Grams a Embeddings

A linguagem humana é complexa, desestruturada e confusa, mas a tecnologia moderna depende do ensino de computadores para lê-la, entendê-la e interpretá-la.Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais do Processamento de Linguagem Natural (NLP), traduzindo a teoria linguística em lógica computacional clara. Ao ler este curso, você passará de um iniciante curioso para um profissional confiante capaz de projetar e analisar sistemas básicos de PNL.Você obterá uma profunda compreensão conceitual de como os computadores processam texto, constroem modelos estatísticos e representam o significado das palavras matematicamente. O que você aprenderá: Entenda a terminologia-chave e o pipeline fundamental de pré-processamento de texto, tokenização e limpeza; Construa e analise modelos de linguagem probabilísticos usando N-gramas para prever a próxima palavra em uma sequência; Aplique aprendizado baseado em gradiente e redes neurais simples a tarefas de classificação de texto; Crie e manipule representações de significado baseadas em vetores usando incorporações de palavras; Explore os desenvolvimentos modernos de PNL, incluindo uma introdução conceitual aos transformadores e à pesquisa semântica; Pratique suas habilidades com exercícios escritos e passo-a-passo de código em Python. O curso começa com terminologia linguística essencial e técnicas de pré-processamento de texto antes de avançar para modelos de linguagem estatística.A partir daí, você explorará os conceitos básicos de redes neurais e representações vetoriais, concluindo com uma visão geral de como esses fundamentos alimentam aplicativos de IA modernos. Este curso somente de texto é projetado para iniciantes absolutos, aspirantes a cientistas de dados e desenvolvedores que procuram entender a mecânica da tecnologia de linguagem, sem necessidade de experiência prévia em PNL.Comece a ler hoje para dominar os princípios subjacentes da tecnologia moderna de linguagens.