Programa do Curso
Introdução
- Panorama da PNL e das suas aplicações
- Introdução a Hugging Face e às suas principais caraterísticas
Criação de um ambiente de trabalho
- Instalar e configurar o Hugging Face
Compreender a biblioteca de transformadores do Hugging Face e os modelos de transformadores
- Explorar a estrutura e as funcionalidades da biblioteca Transformers
- Visão geral dos vários modelos de transformadores disponíveis no Hugging Face
Utilizar Hugging Face Transformers
- Carregando e usando modelos pré-treinados
- Aplicação de transformadores para várias tarefas de PNL
Ajuste fino de um modelo pré-treinado
- Preparar um conjunto de dados para o ajuste fino
- Afinação de um modelo de Transformador numa tarefa específica
Partilhar modelos e Tokenizers
- Exportar e partilhar modelos treinados
- Utilizar tokenizadores para processamento de texto
Explorar a biblioteca de conjuntos de dados Hugging Face
- Visão geral da biblioteca de conjuntos de dados em Hugging Face
- Accessing e utilização de conjuntos de dados pré-existentes
Explorando a biblioteca Hugging Face Tokenizers
- Entendendo as técnicas de tokenização e sua importância
- Aproveitando os tokenizadores de Hugging Face
Realização de tarefas clássicas de PNL
- Implementar tarefas comuns de PNL usando Hugging Face
- Classificação de texto, análise de sentimentos, reconhecimento de entidades nomeadas, etc.
Aproveitamento de modelos de transformadores para tarefas de processamento de fala e Computer Vision
- Alargar a utilização de transformadores para além das tarefas baseadas em texto
- Aplicação de transformadores a tarefas relacionadas com a fala e a imagem
Resolução de problemas e depuração
- Problemas e desafios comuns no trabalho com Hugging Face
- Técnicas para resolução de problemas e depuração
Criar e partilhar as suas demonstrações de modelos
- Conceber e criar demonstrações de modelos interactivas
- Partilhar e apresentar os seus modelos de forma eficaz
Resumo e próximos passos
- Recapitulação dos principais conceitos e técnicas aprendidos
- Orientação sobre exploração adicional e recursos para aprendizagem contínua
Requisitos
- Um bom conhecimento de Python
- Experiência com aprendizagem profunda
- A familiaridade com PyTorch ou TensorFlow é benéfica, mas não obrigatória
Público
- Cientistas de dados
- Profissionais de aprendizagem automática
- Investigadores e entusiastas de PNL
- Programadores interessados em implementar soluções de PNL
Treinamento Corporativo Personalizado
Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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