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Código python em um editor de texto

NLPortuguês, um curso universitário gratuito

Seguindo a mesma ementa utilizada na Universidade de São Paulo, aprenda PLN direto do seu navegador em Python com a biblioteca TensorFlow!

Foto de uma biblioteca cheia de livros e uma mulher sobre uma banqueta pegando um livro numa estante

Material 100% aberto

Todas as listas, slides, códigos e demais materiais estão disponíveis de maneira open-source no repositório do curso ou no próprio Coursera.

Curso 1

Semana 1

Introdução ao Processamento de Linguagem Natural (Slides)
Processamento Baseado em Regras - Gramáticas Formais (Slides)
Modelos Probabilísticos (Slides)
Problemas Típicos de PLN:
- Parte I - Problemas Básicos 1 (Slides)
- Parte II - Problemas Básicos 2 (Slides)
- Parte III: Problemas Avançados 1 (Slides)
- Parte IV: Problemas Avançados 2 (Slides)

Semana 2 - Introdução às Redes Neurais

Perceptrons (Slides)
Perceptrons Probabilísticos (Slides)
Redes Multicamadas (Slides)
Treinamento (Slides)

Semana 3 - Representando Palavras & Embeddings

O Problema (Slides)
Representações alternativas (Slides)
Semântica vetorial de palavras (Slides)
Embeddings (Slides)

Semana 4 - word2vec

O Modelo Básico (Slides)
Detalhando o Modelo Básico (Slides)
Modelo CBOW Completo (Slides)
Eficiência no Word2vec (Slides)
Avaliação (Slides)

Semana 5 - Redes Neurais Recorrentes

Recorrência Neural (Slides)
Treinamento Recorrente (Slides)
Modelos Sequência para Sequência (Slides)
Problemas Advindos da Recorrência (Slides)
Soluções para Redes Profundas (Slides)

Semana 6 - LSTM & GRU

Parte 1 (Slides)
Parte 2 (Slides)
Parte 3 (Slides)
Parte 4 (Slides)

Curso 2

Em Breve!

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