Processamento de Linguagem Natural (PLN)
– Definição, técnicas e aplicações do PLN
-Técnica de análise de sentimentos e sua relevância no contexto das redes sociais

Pré-processamento de textos
– Limpeza de dados, correção ortográfica, tokenização, reconhecimento de entidades nomeadas (NER),
remoção de stopwords, lematização e stemming, vetorização de textos com TF-IDF

Análise de Sentimentos com Algoritmos de Classificação
– Treinamento e avaliação de modelos de machine learning, explorando diferentes algoritmos para a
classificação de sentimentos em textos

Word Embeddings e Modelos de Linguagem
– Conceitos de word embeddings e modelos como Word2Vec
– Modelos de linguagem baseados em arquitetura transformers, como BERT e suas variantes

Large Language Models
-Definição, aplicações, técnicas de prompt engineering
– Retrieval-Augmented Generation (RAG)

PERFIL DO EGRESSO

Ao final do curso, você será capaz de aplicar diferentes técnicas de processamento de linguagem natural para a
resolução de problemas de negócio utilizando bases de dados textuais. E ainda, diferentes linguagens de programação para solução de problemas de Data Science. Assim como, implementar técnicas de machine learning e deep learning para otimização e solução de problemas reais.

PERÍODO DO CURSO

02/12/2024 a 19/12/2024