What Programming Language Should I Learn?
January 14, 2025
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Instructors: Marcelo Finger
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Espera-se conhecimento básico da linguagem de programação Python. Não é necessário ter noções de redes neurais ou processamento de linguagem.
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Espera-se conhecimento básico da linguagem de programação Python. Não é necessário ter noções de redes neurais ou processamento de linguagem.
Programar em Python o treinamento e execução de tarefas como classificação de textos, análise de sentimentos e traduções básicas, dentre outras.
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Berm vindo ao curso de Processamento Neural de Linguagem Natural em Português I, oferecido pelo Departamento de Ciência da Computação do Instituto de Matemática e Estatistica da USP, com apoio do C4AI – USP-IBM-Fapesp Center for Artificial Intelligence e com apoio da Google.
Neste curso você irá aprender como o Machine learning (aprendizado de máquina) pode ser usado para processar textos em português. No final deste curso você já será capaz de escrever programas em Python de treinamento e execução de tarefas como classificação de textos, análise de sentimentos e traduções básicas, dentre outras aplicações de redes neurais em inteligência artificial. O curso é ministrado em português e utiliza como exemplos o processamento de textos em português brasileiro. O curso é dividido em 6 módulos. Os tópicos cobertos são: Modulo 1: Introdução à linguística computacional Modulo 2: Introdução às redes neurais Modulo 3: Processamento Neural de Língua e Representação de palavras Modulo 4: word2vec Modulo 5: Redes Neurais Recorrentes e Processamento Sequência-para-sequência Modulo 6: Redes LSTM e GRU O curso utiliza as bibliotecas do pacote Tensor Flow para Python, que podem ser baixados gratuitamente. Venha participar! Prof. Marcelo Finger e equipe do IME USP
Bem-vindos! Neste módulo iremos apresentar o estudo computacional da linguagem, modelos gramaticais., modelos probabilísticos e modelos neurais. Este último será explorado nos próximos módulos. Você também será introduzido a problemas típicos de processamento de língua natural
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Neste modulo iremos apresentar uma visão moderna sobre redes neurais Feed-forward, também chamadas de Perscétrons Multicamadas. Iremos detalhar como esta arquitetura de rede neural funciona, como ela pode ser treinada e como ela é aplicada em tarefas de classificação.
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Neste módulo você irá aprender como palavras podem ser representadas por uma sequência de valores (inserção num espaço multidimensional) e como sequências de palavras podem ser processadas com estes modelos simples.
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A revolução do processamento neural de linguagem começou com métodos capazes de representar palavras de forma a codificar os contextos em que elas ocorrem com mais frequência. O werd2vec foi um dos principais métodos que realizaram esta transição, e neste modulo iremos estudá-lo em detalhe.
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Para processar sequências cada vez maiores de palavras é necessário capturar o contexto em que elas ocorrem. As redes neurais recorrentes visam solucionar este problema. No entanto elas introduziram novos desafios os quais serão explicados neste módulo. Iremos também abordar o modelo sequência-para-sequência que se iniciou com as redes recorrentes e que é usado largamente até hoje.
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As redes LSTM (Long Short Term Memory) são uma arquitetura recorrente que permite balancear informações de contextos recentes e distantes e assim enfrentando os desafios introduzidos pela recorrência e possibilitando o verdadeiro processamento de textos de tamanho ilimitado. As redes GRU são uma simplificação deste modelo.
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Criada em 1934, a Universidade de São Paulo é uma das mais importantes instituições de ensino superior e pesquisa do Brasil, responsável por uma proporção significativa dos títulos de Mestrado e Doutorado do país. A USP é reconhecida por sua busca pela excelência no ensino e na pesquisa, e por sua contribuição para o avanço da ciência e da tecnologia. A USP é uma universidade pública, mantida pelo estado de São Paulo, e seus campi estão distribuídos por oito cidades, além de Unidades de Ensino, Museus e Centros de Pesquisa situados em outros municípios.
Universidad Autónoma Metropolitana
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Universidade de São Paulo
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Universidad Austral
Course
University of Houston
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Reviewed on Sep 6, 2024
O curso tem um conteúdo muito consistente. Aprendi basntante com as aulas e práticas, principalmente nas entregas.
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