Informações que irão auxiliá-lo a cursar bem a disciplina e a compreender sua importância para o curso.

Ementa

• Processamento de Texto
• Representação de Documentos
• K-NN para Busca Textual
• Modelagem de Tópicos
• Agrupamento com o K-Means
• Regressão Logística e Redes Neurais
• Modelos de Linguagem, RNNs e Transformers

Visão Geral

O objetivo deste curso é familiarizá-los sobre a aplicação de Processamento de Linguagem Natural (PLN). PLN "é uma subárea da ciência da computação, inteligência artificial e da linguística que estuda os problemas da geração e compreensão automática de línguas humanas naturais". Muitos dos problemas tradicionalmente investigados pela PLN são hoje efetivamente resolvidos por meio da Aprendizatem de Máquina (AM), como por exemplo: classificação de sentimento, tradução automática, reconhecimento de fala e geração de texto. Neste curso, abordaremos técnicas tradicionais e avançadas de AM para PLN. Ao final do curso, espera-se que s aluns entendam os conceitos, consigam aplicá-los em problemas do mundo real e interpretar os resultados alcançados.

Ferramentas utilizadas

• Google Colab

Dicas