Visão Geral

O curso Introduction to Natural Language Processing in Python apresenta os fundamentos do Processamento de Linguagem Natural (NLP), uma das áreas mais fascinantes e aplicadas da Inteligência Artificial. O participante aprenderá como usar Python e suas principais bibliotecas para processar, analisar e compreender textos, explorando técnicas de tokenização, stemming, lematização, modelagem de tópicos e análise de sentimentos.

Objetivo

Após realizar este Curso Introduction to Natural Language Processing in Python, você será capaz de:

• Compreender os conceitos e objetivos do NLP
• Processar e limpar textos utilizando Python
• Aplicar técnicas de tokenização, stemming e lematização
• Extrair características e representar textos numericamente
• Implementar modelos de análise de sentimentos e classificação de texto

Publico Alvo

• Desenvolvedores, analistas de dados, estudantes e profissionais de IA que desejam compreender e aplicar técnicas de processamento de linguagem natural em projetos de análise de texto, chatbots, mineração de sentimentos e automação de linguagem.

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Python
• Noções de estatística e aprendizado de máquina são recomendadas
• Familiaridade com manipulação de dados usando Pandas e NumPy

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Natural Language Processing

1. What is NLP and why it matters
2. Applications of NLP in business and technology
3. Overview of text-based AI systems

Setting Up the Environment

1. Installing Python NLP libraries (NLTK, spaCy, TextBlob)
2. Jupyter Notebook setup and data sources

Text Preprocessing Techniques

1. Tokenization and sentence segmentation
2. Stop words removal
3. Stemming and Lemmatization

Text Normalization and Representation

1. Bag-of-Words (BoW) and TF-IDF models
2. Word embeddings introduction (Word2Vec, GloVe)
3. Vectorization and feature extraction

Exploratory Text Analysis

1. Frequency analysis and word clouds
2. N-grams and co-occurrence analysis
3. Visualizing textual data

Sentiment Analysis

1. Rule-based and machine learning approaches
2. Implementing sentiment classifiers with TextBlob and scikit-learn
3. Evaluating sentiment models

Topic Modeling and Text Classification

1. Introduction to Latent Dirichlet Allocation (LDA)
2. Training and evaluating text classification models
3. Multi-class classification with Naive Bayes and SVM

Named Entity Recognition (NER) and POS Tagging

1. Using spaCy for entity and part-of-speech tagging
2. Extracting entities from text corpora

Building Simple NLP Applications

1. Creating a sentiment analysis web app with Streamlit
2. Chatbot basics with rule-based NLP

Future of NLP and Ethical Considerations

1. Deep learning in NLP (BERT, Transformers overview)
2. Challenges and ethical aspects of language models