Introdução ao Processamento de Linguagem Natural e Modelos de Transformador — LearnFlat
4.0 (3) ⏱ 2 h 36 min 📚 26 aulas 🎧 Versão em áudio

Introdução ao Processamento de Linguagem Natural e Modelos de Transformador

Aprenda os conceitos fundamentais da PLN, explore a arquitetura do Transformer e entenda como os modelos de linguagem modernos processam o texto humano.

  • 💬 Instrutor de IA
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  • 🕐 Comece quando quiser
    Sem horários nem prazos: aprenda no seu ritmo, quando quiser.
  • 🌐 Em português
    Aulas, tarefas e certificado: tudo totalmente no seu idioma.

Sobre este curso

A linguagem humana é complexa, não estruturada e em constante evolução, tornando-a um dos tipos de dados mais difíceis de entender para os computadores.O processamento de linguagem natural (NLP) preenche essa lacuna, permitindo que as máquinas leiam, interpretem e gerem texto humano com incrível precisão. Este curso baseado em texto leva você do iniciante absoluto a uma sólida compreensão conceitual da PNL moderna.Você começará com os blocos de construção fundamentais do processamento de linguagem antes de passar para a revolucionária arquitetura Transformer que alimenta os sistemas de IA de última geração de hoje. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos da PNL, incluindo tokenização, normalização de texto e incorporações de palavras - Explore a arquitetura dos modelos Transformer e como os mecanismos de autoatenção processam relacionamentos textuais - Compare modelos somente de codificador como BERT com modelos soamente de decodificador como GPT - Aprenda o básico do uso de Hugging Face Transformers para implementar modelos pré-treinados em Python - Descubra os paradigmas modernos de PNL, incluindo fundações de engenharia rápida e geração aumentada de recuperação (RAG) - Analise considerações éticas e limitações de modelos de linguagem grandes em aplicativos do mundo real O curso começa com terminologia essencial e fluxos de trabalho tradicionais de PNL, garantindo que você tenha uma base sólida.Você progredirá através de explicações detalhadas por escrito de redes neurais, mecanismos de atenção e trechos de código práticos demonstrando como carregar e utilizar modelos de transformadores modernos. Este curso é projetado para iniciantes, aspirantes a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam entender a mecânica por trás dos modelos de linguagem modernos.Não é necessário conhecimento prévio em aprendizado de máquina, embora uma familiaridade básica com o Python seja útil. Comece a ler hoje para desmistificar a tecnologia por trás da IA conversacional moderna.

O que você vai receber

  • 📜 Certificado de conclusão
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  • 💬 Tutor AI pessoal
    Travou em uma aula? Pergunte ao seu tutor integrado qualquer coisa, a qualquer hora.
  • 🎧 Versão em áudio incluída
    Estude em qualquer lugar, sem tela
  • ♾️ Acesso vitalício
    Volte quando quiser, sem expirar
  • 📱 Celular ou computador
    Funciona em qualquer dispositivo
  • 💸 Reembolso em 14 dias
    Sem perguntas
  • Curto e focado
    2 h 36 min de conteúdo prático

Avaliações (3)

Lakatos János HU Aluno verificado
★ 4 · 8 junho 2026

Hmm, não tenho certeza se isso é para iniciantes absolutos. Ele assume um pouco de conhecimento prévio que não foi explicitamente ensinado.

Сергей Петров RU Aluno verificado
★ 4 · 28 maio 2026

Machine Translated Experiência de aprendizado fantástica. O ritmo era perfeito e os exemplos realmente solidificaram os conceitos.

Lerato Mokoena ZA Aluno verificado
★ 4 · 26 maio 2026

Não poderia ter pedido uma experiência de aprendizado melhor. A estrutura fluiu perfeitamente e os exemplos foram incrivelmente relevantes.

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Perguntas frequentes

O que preciso para fazer este curso? +

Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.

Como faço para pagar? +

Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.

Posso pedir reembolso? +

Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.

Por quanto tempo terei acesso? +

Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.

Vou receber um certificado? +

Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.

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