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

Processamento Neural de Linguagem Natural em Português I

Taught in Portuguese (Brazil)

3,293 already enrolled

Course

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Marcelo Finger
Alan Barzilay

Instructors: Marcelo Finger

Intermediate level

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19 hours to complete
3 weeks at 6 hours a week
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What you'll learn

  • 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 quizzes

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 quiz

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 quizzes

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 quizzes1 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 quizzes

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 quizzes1 programming assignment

Instructors

Marcelo Finger
Universidade de São Paulo
1 Course3,293 learners
Alan Barzilay
Universidade de São Paulo
1 Course3,293 learners

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