Visão Geral

Curso Cognitive Computing. A Computação Cognitiva simula os processos de pensamento dos humanos. Ele usa algoritmos de aprendizagem profunda ou autoaprendizagem apoiados por processamento de linguagem natural, big data e inteligência artificial. A Computação Cognitiva resolve problemas complicados caracterizados pela incerteza e ambiguidade. Sintetiza dados de diferentes fontes de informação, ao mesmo tempo que pondera o contexto e as evidências contraditórias para aconselhar as melhores respostas possíveis.

Este Curso Cognitive Computing foi projetado para equipar os participantes com conhecimento profundo sobre como funciona a Computação Cognitiva. Os participantes aprenderão sobre redes neurais artificiais e representação simbólica de fatos e regras. Durante este Curso Cognitive Computing, os participantes se familiarizarão com os fundamentos da linguística. Além disso, os partitipantes adquirirão conhecimento sobre aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada e regressão linear. Após a conclusão deste Curso Cognitive Computing, os participantes poderão usar o spaCy para atribuir tags de classes gramaticais e reconhecimento de entidades.

Publico Alvo

O Curso Cognitive Computing tem como objetivo auxiliar indivíduos que atuam na área de Computação Cognitiva, que é uma área da Ciência da Computação que tem como foco a criação de sistemas que possam realizar tarefas que exijam inteligência semelhante à humana. A seguir estão alguns profissionais que podem se beneficiar enormemente com este curso:

• Engenheiros de Inteligência Artificial (IA)/Aprendizado de Máquina (ML)
• Cientistas de Dados
• Desenvolvedores de software
• Analistas de Negócios
• Gerentes de TI
• Designers de UI/UX
• Arquitetos de Sistema

Pre-Requisitos

• Não há pré-requisitos formais para este Curso Cognitive Computing. 

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Cognitive Computing

1. What is Cognitive Computing?
2. Features of Cognitive Computing Solution
3. Working of Cognitive Computing
4. Cognitive Computing Vs Artificial Intelligence
5. Advantages of Cognitive Computing

Computational Linguistics

1. Syntax and Parsing
2. Semantic Representation
3. Semantic Interpretation
4. Making Sense of Text
5. Language Generation

Cognitive Computing – Practical Applications

1. Knowledge Extraction and Summarisation
2. Sentiment Analysis
3. Virtual Worlds, Games, and Interactive Fiction
4. Natural Language User Interfaces
5. Other Applications

Introduction to Machine Learning

1. What is Machine Learning?
2. Categories of Machine Learning
3. Scikit-learn Algorithm
4. Machine Learning Skills
5. Artificial Neural Networks
6. Implementation of Machine Learning

TensorFlow for Implementing Deep Neural Networks

1. Installing TensorFlow
2. Convolutional Deep Neural Networks for Image Classification

Tools and Techniques – Natural Language Processing

1. Overview of spaCy NLP Library
2. spaCy for
3. Assigning Part of Speech Tags
4. Dependency Parsing
5. Entity Recognition
6. Rule-Based Matching
7. Overview of OpenNLP Library and Installation