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Formação Processamento de Linguagem Natural, LLMs e GenAI
Rating: 4.8 out of 5(742 ratings)
3,592 students

Formação Processamento de Linguagem Natural, LLMs e GenAI

Aprenda NLP com BERT, GPT, Spark, Spacy, Keras, Sklearn, NLTK, Huggin Face ! Crie projetos reais usando Google Colab
Created byFernando Amaral
Last updated 1/2026
Portuguese
Spanish [Auto],Portuguese [Auto],

What you'll learn

  • Conheça Transformers, que estão revolucionando a NLP
  • Crie aplicações de classificação de texto, analise de sentimentos, preguntas e resposta e muito mais
  • Conheça bilbliotecas de pré-processamento, como NLTK e Spacy
  • Crie Modelos com BERT
  • Crie processos de NLP com Deep Learning
  • Aprenda os Fundamentos de NLP
  • Crie Modelos de NLP com Spark e DataBricks
  • Crie Pipelines de NLP de forma rápida com Transformers
  • Aprenda a Usar a API da OpenAI ( modelos GPT do ChatGPT)

Course content

11 sections • 86 lectures • 13h 2m total length

  • Instruções1:48
  • Introdução9:47
  • Aplicações7:27
  • Estrutura do Curso6:12
  • Ambientes do Curso7:53
  • Apresentação do Google Colab13:33
  • Material para Download0:16

Requirements

  • Conhecimento em Python

Description

Bem vindo ao mais moderno e abrange curso de Processamento de Linguagem Natural.

Atualizado com Modelos da OpenAI (GPT do ChatGPT)
Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma das mais importantes áreas da Ciência de Dados. Entre as tarefas mais comuns nesta área temos: (todos estes exemplos são estudados na prática!)

  • Analise de Sentimentos

  • Respostas a Perguntas (ex: Chatbots, por exemplo)

  • Produção de Resumos

  • Tradução

  • Preenchimento de Lacunas (ex: previsão de digitação)

  • Classificação de Documentos (ex: definir tipo de contrato)

  • Busca de Similaridade (ex: processos judíciais)

  • Técnicas não supervisionadas

  • muito mais...

Você não precisa instalar nenhum software para fazer este curso: totalmente na nuvem em ambientes gratuitos

O curso aborda desde técnicas classicas, como Tokenization, Lemmatisationetc, até conceitos modernos e revolucionários, como Transformers e BERT. São utilizadas as mais varias bibliotecas de NLP, como Pytorch, Tensorflow, Scikit Learn, hugging face, Spark etc.

O curso tem a seguinte estrutura:

  1. Introdução: Apresenta a estrutura do curso e o ambiente

  2. Fundamentos de NLP: Estudamos conceitos gerais de NLP

  3. Spacy: Várias técnicas de Pré-processamento são estudadas

  4. NLTK: Estudamos esta biblioteca clássica de NLP

  5. Introdução a Machine Learning e Deep Learning

  6. Machine Learning e Deep Learning na Prática: desenvolvemos alguns projetos de NLP com Machine Learning

  7. Análise de Sentimentos: Estudamos os fudamentos e criamos aplicações utilizando Machine Learning e Regras

  8. Transformers, GPT (do ChatGPT) e Bert: Estudamos os conceitos e criamos várias aplicações

  9. Modelagem de Tópicos: Novamente estudamos os fundamentos e desenvolvemos uma aplicação

  10. NLP com Spark: Estudamos como criar modelos de NLP com Spark e Databrick

Você não precisa instalar nada! Todo o curso utliza ferramentas grautitas na Nuvem, como Google Colab e DataBricks.

Você ainda pode baixar no ambiente do curso:

  • Slides

  • Código Fonte

  • Notebooks

Bons Estudos a todos!

Prof. Fernando Amaral

Who this course is for:

  • Cientista e Analista de Dados
  • Qualquer interessado em NLP

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