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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/processamento-linguagem-natural-deep-learning-python/
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课程名称：深度学习与自然语言处理 概述：自然语言处理（NLP）是人工智能的一个子领域，旨在使计算机能够理解人类语言，无论是书面文本还是口语。课程涵盖实际应用方向，如语言翻译、语音识别、聊天机器人、自动问答系统、文本摘要、图像描述生成、视频字幕添加、情感分类等。随着对自然语言处理解决方案需求的增加，学习这一领域将为您带来实际的解决方案。本课程专为希望在自然语言处理领域发展或转型的学习者设计，提供现代深度学习和人工神经网络的实践经验。 课程内容包含两部分： 1. 使用Twitter数据创建情感分类器，结合卷积神经网络技术。 2. 开发一个语言翻译器，将英文文本翻译为葡萄牙文，逐步构建谷歌开发的Transformer架构。 课程将利用现代技术，如Python语言、TensorFlow 2.0和Google Colab，确保您在本地机器安装或配置软件时没有问题。 准备好在您的职业生涯中迈出重要一步了吗？期待您加入我们的课程！
A área de Processamento de Linguagem Natural - PLN (Natural Language Processing - NLP) é uma subárea da Inteligência Artificial que tem como objetivo tornar os computadores capazes de entender a linguagem humana, tanto escrita quanto falada. Alguns exemplo de aplicações práticas são: tradutores entre idiomas, tradução de texto para fala ou fala para texto, chatbots, sistemas automáticos de perguntas e respostas, sumarização de textos, geração automática de descrições para imagens, adição de legendas em vídeos, classificação de sentimentos em frases, dentre várias outras! Atualmente, este setor está cada vez mais necessitando de soluções de Processamento de Linguagem Natural, ou seja, aprender essa área pode ser a chave para trazer soluções reais para necessidades presentes e futuras. Baseado nisso, este curso foi projetado para quem deseja crescer ou iniciar uma nova carreira na área de Processamento de Linguagem Natural, obtendo uma sólida experiência nessa área utilizando modernas técnicas de Deep Learning e Redes Neurais Artificiais!Aproveitaremos a enorme quantidade de dados de texto disponíveis on-line (duas bases de dados reais) e exploraremos duas das principais técnicas de PLN, o que lhe dará o poder necessário para enfrentar com êxito qualquer desafio do mundo real! O curso está dividido em duas partes:Criação de um classificador de sentimentos utilizando dados do Twitter e Redes Neurais ConvolucionaisCriação de um tradutor de idiomas, passando como entrada um texto em Inglês e tendo como retorno um texto em Português. Neste estudo de caso desenvolveremos passo a passo a arquitetura Transformer desenvolvida pelo GoogleUtilizaremos tecnologias modernas, como a linguagem Python, o TensorFlow 2.0 e o Google Colab, garantindo que você não tenha problemas com instalações ou configurações de softwares na sua máquina local.Preparado(a) para dar um importante passo na sua carreira? Aguardamos você no curso!:)
