Visão Geral

Este curso aborda, de forma aprofundada e prática, o uso de Transformers no contexto de Data Science aplicada ao NLP (Processamento de Linguagem Natural). O participante aprenderá desde os fundamentos da arquitetura Transformer até a implementação de soluções reais com modelos pré-treinados como BERT e GPT, utilizando ferramentas modernas como Hugging Face Transformers, PyTorch e TensorFlow.

O curso é voltado para aplicação prática em projetos de ciência de dados, com foco em construção, otimização e deploy de modelos de linguagem.

Objetivo

Após realizar este Curso Data Science — Transformers for Natural Language Processing, você será capaz de:

• Compreender a arquitetura Transformer em profundidade
• Aplicar mecanismos de atenção (self-attention)
• Utilizar modelos pré-treinados para NLP
• Realizar fine-tuning para diferentes tarefas
• Construir pipelines completos de NLP
• Otimizar desempenho e custo computacional
• Implementar soluções reais com dados textuais
• Realizar deploy de modelos em produção

Publico Alvo

• Cientistas de dados
• Engenheiros de Machine Learning
• Desenvolvedores de IA
• Analistas de dados avançados
• Pesquisadores e estudantes

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário em Python
• Fundamentos de Machine Learning
• Noções de Deep Learning
• Álgebra linear e estatística básica
• Experiência com bibliotecas como Pandas e NumPy

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Foundations of NLP and Data Science

1. Overview of NLP in Data Science
2. Text data lifecycle
3. Data collection and preprocessing
4. Challenges in NLP

Module 2: Evolution to Transformers

1. Limitations of traditional NLP models
2. RNN, LSTM, and Seq2Seq overview
3. Introduction to attention mechanisms
4. Emergence of Transformers

Module 3: Attention Mechanism Deep Dive

1. Scaled dot-product attention
2. Multi-head attention
3. Positional encoding
4. Attention visualization

Module 4: Transformer Architecture

1. Encoder and decoder structure
2. Residual connections and normalization
3. Training dynamics
4. Model scalability

Module 5: Pretrained Models Ecosystem

1. BERT and its variants
2. GPT models
3. RoBERTa, DistilBERT, T5
4. Model selection strategies

Module 6: Hugging Face in Practice

1. Using Transformers library
2. Tokenizers and datasets
3. Pipelines API
4. Model hub exploration

Module 7: Fine-Tuning Techniques

1. Transfer learning concepts
2. Fine-tuning for classification
3. Fine-tuning for NER
4. Fine-tuning for QA

Module 8: NLP Applications with Transformers

1. Sentiment analysis
2. Named Entity Recognition
3. Question answering systems
4. Text generation

Module 9: Optimization and Performance

1. Model compression
2. Quantization and pruning
3. Efficient inference
4. Cost optimization

Module 10: Deployment and MLOps

1. Model serving via APIs
2. Containerization with Docker
3. CI/CD pipelines for ML
4. Monitoring and logging

Module 11: Advanced Topics

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
2. Multi-modal transformers
3. RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback)
4. Custom architectures

Module 12: Final Project

1. End-to-end NLP solution
2. Business problem definition
3. Model development and evaluation
4. Deployment and presentation