Processamento de Linguagem Natural com BERT e Python

Aplique o algoritmo revolucionário de PLN e Deep Learning do Google para tarefas do mundo real! Crie um sistema de Q&A

4.67 (196 reviews)
Udemy
platform
Português
language
Data Science
category
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Processamento de Linguagem Natural com BERT e Python
1,036
students
8 hours
content
Jan 2021
last update
$19.99
regular price

What you will learn

Crie um sistema de perguntas e respostas (Q&A) que pode ser utilizado em fóruns de pesquisas

Ligue o BERT à uma Rede Neural Convolucional especializada em Processamento de Linguagem Natural para classificação de sentimentos

Entenda a história do BERT e por que ele mudou a área de Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Use as ferramentas de tokenização fornecidas com o BERT para pré-processar textos com eficiência

Use a camada BERT como incorporação para conectá-la ao seu próprio modelo de Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Use o BERT como um modelo pré-treinado e depois ajuste-o para obter melhores resultados

Obtenha modelos disponíveis no Tensorflow Hub, a plataforma onde você pode obter modelos já treinados

Use o Google Colab e o Tensorflow 2.0 para suas implementações de IA

Why take this course?

🚀 **Curso Completo: Processamento de Linguagem Natural com BERT e Python** 📚 Olá, futuro especialista em PLN! Você está prestes a embarcar numa jornada intensiva no universo fascinante do Processamento de Linguagem Natural (PLN) usando a arquitetura BERT e as mais recentes técnicas de Deep Learning com Python. Este curso é a ponte ideal para você aplicar o poder da inteligência artificial em entender, processar e responder às linguagens que nos cercam. ### 🧐 **O Que Aprenderá:** - **Fundamentos de PLN:** Entenda os conceitos básicos e a importância do PLN na era da inteligência artificial. - **Arquitetura BERT:** Desvende o funcionamento do BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), que é revolucionando o campo do PLN. - **Deep Learning e Redes Neurais Artificiais:** Aplique conceitos avançados de Deep Learning para soluções práticas com BERT. - **Técnicas de PLN:** Explore as duas principais técnicas de PLN através de estudos de caso reais. ### 🛠️ **Herramientas e Tecnologias:** - **Python Programming:** Amplie seu conhecimento em Python, uma das linguagens mais populares e versáteis para ciência de dados e PLN. - **TensorFlow 2.0:** Use a biblioteca TensorFlow 2.0 para modelar e treinar seus algoritmos de Deep Learning. - **Google Colab:** Trabalhe com um ambiente de notebooks Jupyter no ar, sem a necessidade de configurar seu próprio hardware. ### 📈 **Estudos de Caso Práticos:** Você não vai apenas teoricar sobre PLN, mas também vai **colocar suas habilidades em prática** com três estudos de caso desafiadores: 1. **Classificador de Sentimentos:** Construa um sistema que analise tweets e determine o sentimento expresso por seus usuários. 2. **Análise de Texto com BERT:** Use a camada de embedding do BERT para classificar sentimentos em textos, aprimorando sua abordagem anterior com uma integração mais sofisticada. 3. **Sistema Q&A:** Desenvolva um sistema capaz de responder perguntas com base no conteúdo de textos, similar ao Google Search a fóruns. ### 🤝 **Por Que Escolher Este Curso?** - **Demanda do Mercado:** A área de PLN está em alta e sua demanda cresce dia após dia. Esta é a oportunidade para você se destacar no mercado. - **Acesso a Dados Reais:** Trabalhe com duas bases de dados reais, garantindo que seu aprendizado seja baseado em situações autênticas. - **Integração de Tecnologias Modernas:** Aprenda a combinar BERT com Redes Neurais Convolucionais para resultados mais precisos e eficientes. ### 📅 **Agenda:** Este curso é feito para ser concluído em uma série de módulos que guiam você desde os conceitos básicos até a implementação de soluções reais. Com acompanhamento constante de um instrutor especializado e materiais didáticos de alta qualidade, você estará pronto para enfrentar os desafios do PLN em tempo recorde. 🛠️ **Pré-requisitos:** Conhecimentos básicos em Python e compreensão dos conceitos de ciência de dados. 🚀 **Inscreva-se agora e prepare-se para transformar textos em inteligência artificial!** 🚀 Este curso é a porta para você se tornar um experiente na área de PLN, com foco no uso do BERT e Python. Não perca a oportunidade de liderar o caminho no entendimento e processamento da linguagem humana pela máquina. Inscreva-se hoje mesmo!

Our review

🏅 **Course Review Summary** The course has received an overwhelmingly positive response from recent reviewers, with a global rating of **4.58/5**. The majority of the feedback highlights the high quality and depth of knowledge presented by the instructor, as well as the relevance and currency of the subject matter. Here's a detailed breakdown of the course reviews: **Pros:** - **Content Quality**: Reviewers expressed satisfaction with the content covered in the course, stating it met or exceeded their expectations. - **Instructor Expertise**: The knowledge and expertise demonstrated by the instructor, referred to as "Jones" in the reviews, were consistently commended. - **Didactic Approach**: The course's teaching method was praised for its effectiveness and objectivity. It was noted that the didactic approach was well executed. - **Course Relevance**: Several reviewers pointed out that the content was highly relevant to their needs and the subject matter was covered in depth. - **Overall Value**: Many reviewers agreed that the course offered excellent value for the cost, despite some minor issues with coding examples or the occasional gap in explanation. **Cons:** - **Practical Application**: A few reviewers mentioned that while the theoretical knowledge provided was significant, they felt there could have been more emphasis on practical application, including handling errors and troubleshooting common issues. - **Coding Examples**: Some reviewers suggested that following along with the code provided could be challenging, highlighting the need for meticulous attention to procedural details when replicating examples. - **Content Completeness**: A couple of reviewers felt that some aspects of the course lacked the full demonstration of what could go wrong and how to address such challenges. - **Clarity in Explanation**: There were comments indicating that the instructor's slides did not always align perfectly with their verbal explanations, suggesting room for improvement in how complex ideas are communicated. **Additional Feedback:** - **Completion Timeline**: One reviewer noted that they completed the course later than anticipated, yet still felt the course was excellent. - **Peer Support and Community**: No specific mentions were made about the community aspect of the course or peer support, which could be an area for improvement or simply not a focus of this particular set of reviews. In conclusion, the course has been generally well-received, with praise for its educational content, instructor expertise, and overall value. Suggestions for improvement include enhancing practical application through real-world problem-solving scenarios, clarifying code examples, and refining the alignment of verbal explanations with visual aids to ensure a more seamless learning experience.

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2/25/2020
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5/22/2020
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