Visão Geral
Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) permite que uma máquina aprenda processamento de linguagem simples a complexo. Entre as tarefas atualmente possíveis estão tradução de idiomas e geração de legendas para fotos.
Objetivo
Após realizar este Curso, você será capaz de:
- Projetar e codificar DL para NLP usando bibliotecas Python.
- Crie um código Python que leia uma coleção substancialmente grande de imagens e gere palavras-chave.
- Crie um código Python que gere legendas das palavras-chave detectadas.
Publico Alvo
- Programadores com interesse em linguística
- Programadores que buscam uma compreensão do NLP (Natural Language Processing)
Pre-Requisitos
- Uma compreensão da programação Python
- Uma compreensão das bibliotecas Python em geral
Materiais
Português/Inglês + Exercícios + Lab Pratico
Conteúdo Programatico
- Introduction to Deep Learning for NLP
- Differentiating between the various types of DL models
- Using pre-trained vs trained models
- Using word embeddings and sentiment analysis to extract meaning from text
- How Unsupervised Deep Learning works
- Installing and Setting Up Python Deep Learning libraries
- Using the Keras DL library on top of TensorFlow to allow Python to create captions
- Working with Theano (numerical computation library) and TensorFlow (general and linguistics library) to use as extended DL libraries for the purpose of creating captions.
- Using Keras on top of TensorFlow or Theano to quickly experiment on Deep Learning
- Creating a simple Deep Learning application in TensorFlow to add captions to a collection of pictures
- Troubleshooting
- A word on other (specialized) DL frameworks
- Deploying your DL application
- Using GPUs to accelerate DL
- Closing remarks
TENHO INTERESSE