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Duração 21 horas
Programa do Curso
Descrição detalhada do treinamento
- Introdução ao NLP
- Compreendendo o NLP
- Frameworks de NLP
- Aplicações comerciais de NLP
- Coleta de dados da web (scraping)
- Trabalho com várias APIs para recuperar dados de texto
- Trabalho e armazenamento de corpora de texto, salvando conteúdo e metadados relevantes
- Vantagens de usar Python e curso intensivo de NLTK
- Compreensão Prática de um Corpus e Conjunto de Dados
- Por que precisamos de um corpus?
- Análise de Corpus
- Tipos de atributos de dados
- Diferentes formatos de arquivo para corpora
- Preparação de um conjunto de dados para aplicações de NLP
- Compreensão da Estrutura de Frases
- Componentes do NLP
- Compreensão de linguagem natural
- Análise morfológica - radicais, palavras, tokens, tags de fala
- Análise sintática
- Análise semântica
- Tratamento de ambiguidade
- Pré-processamento de dados de texto
- Corpus - texto bruto
- Tokenização de frases
- Extracao de radicais (stemming) para texto bruto
- Lematização de texto bruto
- Remoção de palavras paradas (stop words)
- Corpus - frases brutas
- Tokenização de palavras
- Lematização de palavras
- Trabalho com matrizes Termo-Documento/Documento-Termo
- Tokenização de texto em n-grams e frases
- Pré-processamento prático e personalizado
- Corpus - texto bruto
- Análise de dados de texto
- Recursos básicos de NLP
- Parsers e parsing
- Marcação de categoria gramatical (POS tagging) e taggers
- Reconhecimento de entidades nomeadas
- N-grams
- Bag of words
- Recursos estatísticos de NLP
- Conceitos de Álgebra Linear para NLP
- Teoria da probabilidade para NLP
- TF-IDF
- Vectorização
- Encoders e Decoders
- Normalização
- Modelos Probabilísticos
- Engenharia de recursos avançada e NLP
- Fundamentos do word2vec
- Componentes do modelo word2vec
- Lógica do modelo word2vec
- Extensão do conceito word2vec
- Aplicação do modelo word2vec
- Estudo de caso: Aplicação de bag of words: resumo automático de texto utilizando algoritmos simplificados e reais de Luhn
- Recursos básicos de NLP
- Agrupamento de Documentos, Classificação e Modelagem de Tópicos
- Agrupamento de documentos e mineração de padrões (agrupamento hierárquico, k-means, clustering, etc.)
- Comparação e classificação de documentos usando métricas de distância TFIDF, Jaccard e cosseno
- Classificação de documentos usando Naïve Bayes e Entropia Máxima
- Identificação de Elementos de Texto Importantes
- Redução de dimensionalidade: Análise de Componentes Principais, Decomposição em Valores Singulares, Fatorização de Matriz Não Negativa
- Modelagem de tópicos e recuperação de informações usando Análise Semântica Latente
- Extração de Entidades, Análise de Sentimentos e Modelagem Avançada de Tópicos
- Positivo vs. negativo: grau de sentimento
- Teoria da Resposta de Item
- Marcação de categoria gramatical e sua aplicação: encontrar pessoas, lugares e organizações mencionadas no texto
- Modelagem avançada de tópicos: Alocação Latente de Dirichlet
- Estudos de caso
- Mineração de avaliações não estruturadas de usuários
- Classificação e visualização de sentimentos de dados de avaliações de produtos
- Mineração de registros de pesquisa (logs) para padrões de uso
- Classificação de texto
- Modelagem de tópicos
Requisitos
Conhecimento e compreensão dos princípios do NLP e uma noção da aplicação de IA nos negócios
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.
Preço por grupo privado, treinamento online ao vivo, a partir de 3900 € + VAT*
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