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Berm vindo ao curso de Processamento Neural de Linguagem Natural em Português I, oferecido pelo Departamento de Ciência da Computação do Instituto de Matemática e Estatistica da USP, com apoio do C4AI – USP-IBM-Fapesp Center for Artificial Intelligence e com apoio da Google. Neste curso você irá aprender como o Machine learning (aprendizado de máquina) pode ser usado para processar textos em português. No final deste curso você já será capaz de escrever programas em Python de treinamento e execução de tarefas como classificação de textos, análise de sentimentos e traduções básicas, dentre outras aplicações de redes neurais em inteligência artificial. O curso é ministrado em português e utiliza como exemplos o processamento de textos em português brasileiro. O curso é dividido em 6 módulos. Os tópicos cobertos são: Modulo 1: Introdução à linguística computacional Modulo 2: Introdução às redes neurais Modulo 3: Processamento Neural de Língua e Representação de palavras Modulo 4: word2vec Modulo 5: Redes Neurais Recorrentes e Processamento Sequência-para-sequência Modulo 6: Redes LSTM e GRU O curso utiliza as bibliotecas do pacote Tensor Flow para Python, que podem ser baixados gratuitamente. Venha participar! Prof. Marcelo Finger e equipe do IME USPالوحدات
Apresentação
1
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- Apresentação
Introdução ao Processamento de Linguagem Natural
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Assignment
- New Quiz
1
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- Introdução
Processamento Baseado em Regras
1
Assignment
- Quiz Modelos Baseados em Regras
1
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- Modelos Baseados em Regras
Modelos Probabilísticos de Linguagem
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Assignment
- Quiz sobre Modelos Probabilísticos
1
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- Modelos Probabilísticos
Problemas Típicos em PLN: Problemas Básicos e de Morfosintaxe
1
Assignment
- Quiz sobre problemas básicos
2
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- Problemas I
- Problemas II
Problemas Típicos de PLN: Sintaxe, Semântica e Pragmática
1
Assignment
- Quiz sobre problemas avançados
2
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- Problemas III
- Problemas IV
Lista 01
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- Lista 01
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Readings
- Link Colab - Spacy
Introdução às Redes Neurais
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- Modelos Neurais: percéptrons
Percéptrons Probabilísticos
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- Percéptrons
Redes Multicamadas
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- Redes Feed Forward Multicamadas
Treinamento de Redes Neurais
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- New Video
Quiz do Módulo
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Assignment
- Percéptrons e Retropropagação
Lista 02
1
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- Lista 02
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Readings
- Link Colab - Redes Neurais
Representação de Palavras: modelo 1-hot
1
Assignment
- Quiz Modelo 1-hot
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- New Video
Representações Alternativas
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Assignment
- Quiz sobre representação de palavras
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- New Video
Representação Vetorial de Palavras
1
Assignment
- Semântica Vetorial e Embeddings
2
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- Semântica Vetorial
- Embeddings
Lista 03
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- Lista 03
1
Readings
- Link Colab - Embeddings
O Modelo word2vec Básico de Embedding
1
Assignment
- word2vec básico
1
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- word2vec Básico
Detalhamento do Modelo Básico
1
Assignment
- New Quiz
1
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- word2vec Básico Detalhado
O Modelo Completo
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Assignment
- O Modelo CBOW Completo
2
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- O Modelo CBOW Completo
- Eficiência no word2vec
Avaliação do Modelo word2vec
1
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- Avaliação do word2vec
Lista 04
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- Lista 04
1
Readings
- Link Colab - word2vec
Entrega 01
- Implementando word2vec
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- Entrega 01
Recorrência Neural
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Assignment
- Questionário Recorrência Neural
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- New Video
Treinamento Recorrente
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Assignment
- Questionário sobre treinamento de redes recorrentes
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- New Video
Modelo Sequência para Sequência
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Assignment
- Questionário seq2seq
1
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- New Video
Problemas da Recorrência e Redes Profundas
1
Assignment
- Questionário sobre problemas gerados pela recorrência e soluções
2
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- New Video
- New Video
Lista 05
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- Lista 05
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Readings
- Colab link - RNN
Revisão
1
Assignment
- Algebra Linear
1
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- New Video
Redes LSTM
1
Assignment
- Questionário LSTM
1
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- New Video
Redes recorrentes GRU e Redes recorrentes bidirecionais
1
Assignment
- GRU e bidirecionais
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- New Video
- Redes recorrentes bidirecionais
Lista 06
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- Lista 06
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Readings
- Colab Link - LSTM e GRU
Entrega 02
- RNNs Bidirecionais LSTM e GRU
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- Entrega 02
Auto Summary
Join the "Processamento Neural de Linguagem Natural em Português I" course, led by Prof. Marcelo Finger and the IME USP team. This professional-level course, supported by USP, IBM, Fapesp, and Google, dives into machine learning for processing Brazilian Portuguese texts. Learn to build Python programs for text classification, sentiment analysis, and basic translations using TensorFlow libraries. The course spans 6 modules, covering computational linguistics, neural networks, word2vec, and more. Available on Coursera with a Starter subscription, it's perfect for IT and Computer Science professionals eager to master NLP.

Marcelo Finger

Alan Barzilay