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.
Processamento Neural de Linguagem Natural em Português I
Instructors: Marcelo Finger
Sponsored by Universidade de Sao Paulo BR
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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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There are 6 modules in this course
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
What's included
9 videos1 reading5 assignments
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.
What's included
5 videos1 reading1 assignment
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.
What's included
5 videos1 reading3 assignments
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.
What's included
7 videos1 reading3 assignments1 programming assignment
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.
What's included
6 videos1 reading4 assignments
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.
What's included
6 videos1 reading3 assignments1 programming assignment
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Reviewed on Sep 6, 2024
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