Visão Geral

O Curso PyTorch para Processamento de Linguagem Natural (NLP) é projetado para ensinar aos participantes como aplicar o PyTorch para resolver problemas complexos de NLP. Abrange desde o pré-processamento de texto até a implementação de modelos avançados, como Transformers e BERT, usando PyTorch. O curso se concentra em como desenvolver e treinar redes neurais para tarefas de NLP, como classificação de texto, tradução automática, modelagem de linguagem, e geração de texto.

Com este Curso PyTorch para Processamento de Linguagem Natural (NLP), os alunos estarão equipados para desenvolver soluções de NLP baseadas em deep learning para uma ampla gama de aplicações, desde análise de sentimentos até tradução automática e geração de texto. O uso das capacidades avançadas do PyTorch permitirá o treinamento eficiente de modelos para problemas complexos envolvendo grandes volumes de dados de texto.

Objetivo

Após realizar este Curso PyTorch para Processamento de Linguagem Natural (NLP), você será capaz de:

• Desenvolver e implementar pipelines completos para tarefas de NLP com PyTorch.
• Treinar e otimizar redes neurais para classificação de texto, análise de sentimentos, e tradução automática.
• Aplicar técnicas avançadas de deep learning, como Transformers e embeddings de palavras, em problemas de NLP.
• Implementar e ajustar modelos pré-treinados, como BERT, GPT e outros modelos state-of-the-art.
• Lidar com grandes volumes de dados de texto e aplicar processamento eficiente.

Publico Alvo

• Cientistas de dados e engenheiros de machine learning que desejam aprender a aplicar deep learning em problemas de NLP.
• Desenvolvedores e pesquisadores interessados em desenvolver modelos de NLP utilizando PyTorch.
• Profissionais que trabalham com processamento de linguagem e análise de texto e querem aprimorar suas habilidades técnicas em NLP.

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de Python e bibliotecas como NumPy e pandas.
• Experiência prática com PyTorch e deep learning (redes neurais básicas).
• Entendimento básico de machine learning, redes neurais e processamento de texto.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introdução ao Processamento de Linguagem Natural com PyTorch

1. Introdução ao NLP e suas aplicações.
2. Revisão de PyTorch e sua arquitetura para NLP.
3. Construindo modelos simples de classificação de texto.
4. Projeto prático: Implementação de um classificador básico de texto.

Pré-processamento de Texto para NLP

1. Tokenização, remoção de stopwords e lematização.
2. Técnicas de limpeza de dados de texto.
3. Representação de texto com Bag of Words (BoW) e TF-IDF.
4. Projeto prático: Construção de um pipeline de pré-processamento para um grande dataset de texto.

Embeddings de Palavras com PyTorch

1. Introdução aos embeddings de palavras: Word2Vec e GloVe.
2. Utilização de embeddings pré-treinados para representação de palavras.
3. Criação de embeddings personalizados com PyTorch.
4. Projeto prático: Implementação de embeddings de palavras em um modelo de análise de sentimentos.

Modelos Sequenciais com Redes Neurais Recorrentes (RNNs, LSTMs, GRUs)

1. Introdução às Redes Neurais Recorrentes (RNNs).
2. Implementação de LSTMs e GRUs para processamento sequencial de texto.
3. Aplicação de RNNs em tarefas de geração de texto e modelagem de linguagem.
4. Projeto prático: Treinamento de uma LSTM para previsão de texto.

Attention e Transformers

1. Introdução ao mecanismo de Attention.
2. Arquitetura de Transformers e sua aplicação em NLP.
3. Treinamento de Transformers em grandes volumes de texto.
4. Projeto prático: Implementação de um Transformer simples para tradução de texto.

Modelos Pré-treinados para NLP (BERT, GPT, etc.)

1. Introdução a BERT, GPT, e modelos state-of-the-art.
2. Transfer learning com modelos pré-treinados: Fine-tuning e ajuste fino.
3. Aplicação de BERT para tarefas como classificação e análise de sentimentos.
4. Projeto prático: Fine-tuning de BERT para um dataset de classificação de texto.

Modelagem de Linguagem com Redes Neurais

1. Construção de modelos de linguagem para predição de palavras.
2. Implementação de modelos seq2seq para tradução automática.
3. Treinamento de modelos generativos para geração de texto.
4. Projeto prático: Construção de um modelo de geração de texto com RNNs e LSTMs.

Técnicas de Regularização e Otimização para NLP

1. Regularização em redes neurais para NLP (Dropout, Batch Normalization).
2. Técnicas de otimização para acelerar o treinamento.
3. Ajuste de hiperparâmetros em modelos de NLP.
4. Projeto prático: Otimização de um modelo de NLP para melhorar sua acurácia e eficiência.

Paralelismo e Otimização para Grandes Volumes de Dados de Texto

1. Processamento paralelo em múltiplas GPUs.
2. Técnicas para lidar com grandes datasets de texto.
3. Implementação de pipelines eficientes de treinamento para NLP.
4. Projeto prático: Treinamento distribuído de um modelo Transformer em grandes volumes de dados de texto.

Inferência e Deploy de Modelos de NLP em Produção

1. Conversão de modelos PyTorch para TorchScript.
2. Deploy de modelos de NLP em tempo real.
3. Criação de APIs para inferência de texto com Flask e FastAPI.
4. Projeto prático: Deploy de um modelo BERT para classificação de textos em uma API de inferência.

Projeto Final

• Desenvolvimento de um projeto completo utilizando PyTorch para NLP.
• Escolha de uma tarefa de NLP (classificação, tradução, geração de texto, etc.).
• Construção, treinamento, otimização e deploy do modelo final.
• Apresentação e documentação do projeto.