Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sequence-models-in-nlp
Introdução
Quando se trata de Processamento de Linguagem Natural (PLN), a escolha do curso certo pode fazer uma enorme diferença na sua compreensão e habilidade prática. Um curso que se destaca é o “Processamento de Linguagem Natural com Modelos de Sequência” no Coursera, parte da especialização em PLN. Neste post, irei detalhar o conteúdo do curso, compartilhar minha experiência e explicar por que eu recomendo este curso para qualquer um interessado em PLN.
Visão Geral do Curso
No Curso 3 da especialização, você terá a oportunidade de:
- Treinar uma rede neural com embeddings de palavras GLoVe para realizar análise de sentimentos em tweets.
- Gerar texto sintético no estilo de Shakespeare usando um modelo de linguagem Gated Recurrent Unit (GRU).
- Treinar uma rede neural recorrente para realizar reconhecimento de entidades nomeadas (NER) utilizando LSTMs.
- Usar modelos de LSTM “Siamese” para comparar perguntas em um corpus e identificar aquelas que têm redações diferentes, mas significados semelhantes.
Conteúdo do Curso
Redes Neurais Recorrentes para Modelagem de Linguagem
O curso começa com uma introdução às limitações dos modelos de linguagem tradicionais, antes de avançar para como RNNs e GRUs podem utilizar dados sequenciais para previsão de texto. Um dos destaques é a construção do seu próprio gerador de próxima palavra utilizando dados de texto de Shakespeare.
LSTMs e Reconhecimento de Entidades Nomeadas
Você aprenderá como as unidades de memória de curto e longo prazo (LSTMs) solucionam o problema do gradiente em declínio e discutir sistemas de NER. A prática é realizada através da construção do seu próprio sistema de NER utilizando um LSTM e dados do Kaggle.
Redes Siamese
Uma introdução fascinante aos modelos de rede Siamese, que são compostos por duas redes idênticas que eventualmente se fundem, culmina na construção de uma rede Siamese que identifica duplicatas de perguntas em um conjunto de dados do Quora.
Por que Recomendar Este Curso?
A experiência prática fornecida através de projetos reais é um dos maiores atrativos deste curso. As suas aplicações abrangem desde a análise de sentimentos até o reconhecimento de nomes em textos, permitindo que você adquira um conhecimento prático e aplicável ao desenvolver aplicações de PLN. O formato auto-guiado do Coursera e a interação com a comunidade também tornam o aprendizado mais envolvente e gratificante.
Se você está buscando um curso que combine teoria e prática com resultados tangíveis, eu definitivamente recomendo o curso “Processamento de Linguagem Natural com Modelos de Sequência” no Coursera. Prepare-se para expandir suas habilidades em PLN!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sequence-models-in-nlp