Fundamentos de PNL: aprendizado de máquina para modelos de linguagem grandes

O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é a força motriz por trás da tecnologia moderna, permitindo que os sistemas leiam, analisem e gerem linguagem humana. Entender esses conceitos básicos é essencial para quem deseja trabalhar com dados de texto e inteligência artificial moderna. Este curso baseado em texto orienta você desde os conceitos básicos de linguística e pré-processamento de texto até modelos de aprendizado de máquina e padrões modernos de IA generativa. Ao ler explicações estruturadas e trechos de código, você ganhará a confiança para analisar texto e implementar pipelines de PNL fundamentais. O que você aprenderá: Entenda os principais conceitos de PNL, incluindo tokenização, stemming e marcação de partes do discurso; Aplique algoritmos clássicos de aprendizado de máquina à classificação de texto e análise de sentimento; Explore a arquitetura de modelos de linguagem grandes (LLMs) e redes de transformadores; Implemente engenharia de prompt básica e Retrieval-Augmented Conceitos de geração de rastreamento (RAG); Pratique trabalhar com bancos de dados vetoriais para realizar pesquisa semântica; Escreva código Python limpo para processamento de texto usando padrões modernos e dicas de tipo. O curso começa com terminologia fundamental, conceitos linguísticos básicos e técnicas de limpeza de texto. A partir daí, você progredirá para treinar modelos de aprendizado de máquina em dados de texto, antes de explorar arquiteturas modernas de LLM e técnicas de pesquisa baseadas em vetores. Este curso é projetado para iniciantes absolutos em PNL, exigindo apenas uma familiaridade básica com a programação Python. Comece a ler hoje mesmo para descobrir o potencial do processamento de linguagem natural e dos modelos de linguagens modernos.