Universidade de São Paulo
Processamento Neural de Linguagem Natural em Português I

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Processamento Neural de Linguagem Natural em Português I

Marcelo Finger
Alan Barzilay

Instructeurs : Marcelo Finger

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19 heures pour terminer
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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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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

Instructeurs

Marcelo Finger
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Révisé le 6 sept. 2024

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