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
Instructeurs : Marcelo Finger
5 438 déjà inscrits
Inclus avec
(12 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Programar em Python o treinamento e execução de tarefas como classificação de textos, análise de sentimentos e traduções básicas, dentre outras.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Redes neurais
- Catégorie : Processamento de linguagem natural
- Catégorie : aprendizado supervisionado
- Catégorie : Aprendizado de Máquina
- Catégorie : Inteligencia Artificial
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19 devoirs
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Il y a 6 modules dans ce cours
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
Inclus
9 vidéos1 lecture5 devoirs
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.
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir
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.
Inclus
5 vidéos1 lecture3 devoirs
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.
Inclus
7 vidéos1 lecture3 devoirs1 devoir de programmation
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.
Inclus
6 vidéos1 lecture4 devoirs
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.
Inclus
6 vidéos1 lecture3 devoirs1 devoir de programmation
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University of Michigan
Universidad Austral
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