Curso prático Hands on: Processamento de Linguagem Natural (NLP) - DF - Brasília - IA-Labs - EAD

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Curso prático Hands on: Processamento de Linguagem Natural (NLP) - DF - Brasília - IA-Labs - EAD

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Sobre o Curso

No curso Hands on: Processamento de Linguagem Natural (NLP) você se qualifica para entender como a tecnologia interpreta significado literal, contexto conversacional, aspectos sintáticos e semânticos, além de realizar análise de sentimentos e interpretação textual avançada.

Desenvolvido com metodologia Hands On, o curso oferece experiência prática com cenários complexos em linguagem Python, aplicáveis a situações reais do mercado.

Aprenda a implementar sistemas que compreendem e geram linguagem natural, desde chatbots inteligentes até analisadores de sentimentos em redes sociais.

Transforme o mundo da Inteligência Artificial com Hands on em NLP e entre em modo IA-Labs.

Informações Gerais

Início do Curso

Imediato após confirmação

Nível

Avançado

Carga Horária

80 horas

Modalidade

100% EaD Online

Duração

12 meses de acesso

Certificado

60% de aproveitamento

O que você vai aprender

Modelos BERT e aplicações contextualizadas
GPT-Neo para geração de texto
Wav2Vec2 em reconhecimento de fala
Transformers SPECTER para pesquisa acadêmica
Técnicas de decodificação para geração textual
Parafraseamento com BART Transformers
Combinação Transformer-XL com RNNs
Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)
Análise de sentimentos computacional
Extração de palavras-chave e correção ortográfica
Resumo automático com TextRank
Detecção de discurso de ódio
Integração com Google Trends
Modelos NaiveBayes para Twitter
Triagem automatizada de textos

Pré-requisitos

Introdução à Ciência de Dados
Pré-Processamento de Dados
Análise e Visualização de Dados
Classificação e Regressão de Dados
Machine Learning Básico

Público-alvo

Desenvolvedores, cientistas de dados, profissionais de TI e interessados em construir sistemas inteligentes de compreensão linguística para chatbots, análise de textos e aplicações de IA conversacional.

Como Funciona

Acesso imediato à plataforma IA-Labs
Material com datasets reais do Kaggle
Projetos práticos com Python
Questionário final com correção automática
Certificado digital em 5 dias úteis

Importância do NLP

O NLP revoluciona a interação homem-máquina através de aplicações como tradução automática, chatbots inteligentes e análise de sentimentos. Dominar essas técnicas permite desenvolver sistemas que compreendem contexto, ironia e nuances linguísticas, sendo essencial para inovações em IA conversacional e processamento de textos em escala.

Com casos de uso em diversas áreas - desde atendimento automático até análise jurídica de documentos - o NLP é uma das habilidades mais demandadas no mercado de tecnologia atual.

Cursos Gerais

Carga Horária	80
O que vai aprender?	Projetos práticos (casos de uso) do nível iniciante ao avançado com bases de dados públicas - Kaggle, uma subsidiária da Google LLC. De forma detalhada: Uso de modelos BERT em tópicos contextualizados Uso de modelos BERT Multi-Lingual com ZeroShotTM Inferência com Wav2Vec2 em Reconhecimento de Fala Uso de transformadores SPECTER com EMNLP para pesquisar artigos Como gerar texto usando diferentes metodos de decodificação Geração texto usando GPT-Neo Transformador transferência Google Text-To-Text Usando modelos BART parafraseamento transformadores simples Uso de Transformer-XL combinando transformadores RNNs Triagem em arquivos de texto Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) Análise de sentimentos com linguistica computacional Recuperação de informação e extração de palavras-chave Correção ortográfica em TextBlob Autocorreção de texto com TextDistance Resumir texto com TextRank não supervisionado Detecção de discurso de ódio Pesquisa de palavra-chave no GoogleTrends Análise de sentimento com Twitter com modelo NaiveBayes
Pré-requisito	Introdução à Ciência de Dados Pré-Processamento de Dados (Data Preprocessing) Análise de Dados (Data Analisys) Classificação, Clusterização e Regressão de Dados (Data Classification, Clustering and Regression) Visualização de Dados (Data Visualization) Hands on: Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
Público-alvo	Iniciantes em programação, estudantes ou profissionais de tecnologia, como também todos os profissionais que tenham interesse nas trilhas de Inteligencia Artificial, na área da Ciência de Dados, Aprendizagem de máquina (Machine Learning), Aprendizagem Profunda (Deep Learning), Processamento de Linguagem Natural (NLP), Mineração de Texto (ou suas subdivisões: Text Mining, Text Processing, Text Analytics).
Como estudar	EAD
Coligada	1
Processo Seletivo	1
Nível de Ensino	ES
Tipo de curso	Cursos Profissionalizantes
Área Tecnológica	Inteligência Artificial

Final da página

Informações adicionais	O que é Processamento de Linguagem Natural (NLP)? O processamento de linguagem natural é uma área dentro da Inteligência Artificial (IA) que se dedica a desenvolver a capacidade da tecnologia em entender a linguagem dos seres humanos (dados de texto ou voz). O NLP serve como um tradutor que permite que a tecnologia entenda o usuário mesmo ele usando a linguagem natural. Por exemplo: os sistemas de inteligência artificial de nosso smartphone (a SIRI do IOS, por exemplo); o chatbot de uma empresa com a qual nos relacionamos; a assistente virtual da Amazon - Alexa, entre outros. Como o NLP trabalha? O NLP combina linguística computacional – modelagem baseada em regras da linguagem humana – com modelos estatísticos, de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo. Juntas, essas tecnologias permitem que os computadores processem a linguagem humana na forma de dados de texto ou voz e "entendam" seu significado completo, completo com a intenção e o sentimento do orador ou escritor. Casos de uso em NLP: O processamento de linguagem natural é a força motriz por trás da inteligência da máquina em muitas aplicações modernas do mundo real. Aqui estão alguns exemplos: Detecção de spam: você pode não pensar na detecção de spam como uma solução de NLP, mas as melhores tecnologias de detecção de spam usam os recursos de classificação de texto da NLP para verificar e-mails em busca de linguagem que geralmente indica spam ou phishing. Tradução automática: o Google Tradutor é um exemplo de tecnologia de NLP amplamente disponível no trabalho. A tradução eficaz captura com precisão o significado e o tom do idioma de entrada e traduzi-lo para o texto com o mesmo significado e impacto desejado no idioma de saída. Agentes virtuais: temos a Siri da Apple e a Alexa da Amazon que usam o reconhecimento de fala para reconhecer padrões em comandos de voz e geração de linguagem natural para responder com ações apropriadas ou comentários úteis. Chatbots: realizam a uma 'mágica' em resposta a entradas de texto digitadas. Os melhores deles também aprendem a reconhecer pistas contextuais sobre solicitações humanas e usá-las para fornecer respostas ou opções ainda melhores ao longo do tempo. Análise de sentimento de mídia social: a NLP tornou-se uma ferramenta de negócios essencial para descobrir insights de dados ocultos de canais de mídia social. A análise de sentimentos pode analisar a linguagem usada em postagens de mídia social, respostas, avaliações e muito mais para extrair atitudes e emoções em resposta a produtos, promoções e eventos – informações que as empresas podem usar em designs de produtos, campanhas publicitárias e muito mais. Sumarização de texto: a sumarização de texto usa técnicas de NLP para digerir grandes volumes de texto digital e criar resumos e sinopses para índices, bancos de dados de pesquisa ou leitores ocupados que não têm tempo para ler o texto completo. Os melhores aplicativos de resumo de texto usam raciocínio semântico e geração de linguagem natural (NLG) para adicionar contexto e conclusões úteis aos resumos.

Informações adicionais

O que é Processamento de Linguagem Natural (NLP)?

O processamento de linguagem natural é uma área dentro da Inteligência Artificial (IA) que se dedica a desenvolver a capacidade da tecnologia em entender a linguagem dos seres humanos (dados de texto ou voz). O NLP serve como um tradutor que permite que a tecnologia entenda o usuário mesmo ele usando a linguagem natural. Por exemplo:

os sistemas de inteligência artificial de nosso smartphone (a SIRI do IOS, por exemplo);

o chatbot de uma empresa com a qual nos relacionamos;

a assistente virtual da Amazon - Alexa, entre outros.

Como o NLP trabalha?

O NLP combina linguística computacional – modelagem baseada em regras da linguagem humana – com modelos estatísticos, de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo. Juntas, essas tecnologias permitem que os computadores processem a linguagem humana na forma de dados de texto ou voz e "entendam" seu significado completo, completo com a intenção e o sentimento do orador ou escritor.

Casos de uso em NLP:

O processamento de linguagem natural é a força motriz por trás da inteligência da máquina em muitas aplicações modernas do mundo real. Aqui estão alguns exemplos:

Detecção de spam: você pode não pensar na detecção de spam como uma solução de NLP, mas as melhores tecnologias de detecção de spam usam os recursos de classificação de texto da NLP para verificar e-mails em busca de linguagem que geralmente indica spam ou phishing.

Tradução automática: o Google Tradutor é um exemplo de tecnologia de NLP amplamente disponível no trabalho. A tradução eficaz captura com precisão o significado e o tom do idioma de entrada e traduzi-lo para o texto com o mesmo significado e impacto desejado no idioma de saída.

Agentes virtuais: temos a Siri da Apple e a Alexa da Amazon que usam o reconhecimento de fala para reconhecer padrões em comandos de voz e geração de linguagem natural para responder com ações apropriadas ou comentários úteis.

Chatbots: realizam a uma 'mágica' em resposta a entradas de texto digitadas. Os melhores deles também aprendem a reconhecer pistas contextuais sobre solicitações humanas e usá-las para fornecer respostas ou opções ainda melhores ao longo do tempo.

Análise de sentimento de mídia social: a NLP tornou-se uma ferramenta de negócios essencial para descobrir insights de dados ocultos de canais de mídia social. A análise de sentimentos pode analisar a linguagem usada em postagens de mídia social, respostas, avaliações e muito mais para extrair atitudes e emoções em resposta a produtos, promoções e eventos – informações que as empresas podem usar em designs de produtos, campanhas publicitárias e muito mais.

Sumarização de texto: a sumarização de texto usa técnicas de NLP para digerir grandes volumes de texto digital e criar resumos e sinopses para índices, bancos de dados de pesquisa ou leitores ocupados que não têm tempo para ler o texto completo. Os melhores aplicativos de resumo de texto usam raciocínio semântico e geração de linguagem natural (NLG) para adicionar contexto e conclusões úteis aos resumos.

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