Processamento de Linguagem Natural com Atenção e Transformadores

O processamento moderno de linguagem natural depende muito dos mecanismos de atenção para entender o contexto da linguagem humana.Se você quiser ir além do processamento básico de texto e criar sistemas que realmente compreendam as relações de sequência a sequências, dominar os transformadores é o próximo passo essencial. Neste curso, você fará a transição de modelos de sequência fundamentais para arquiteturas avançadas baseadas em atenção.Lendo explicações claras e praticando com trechos de código passo a passo, você aprenderá a projetar, configurar e aplicar modelos poderosos como BERT e T5 para resolver tarefas complexas de linguagem do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda a matemática e a mecânica fundamentais por trás dos mecanismos de atenção e das arquiteturas de codificador-decodificador. - Construa um modelo baseado em Transformer para executar tarefas de resumo de texto. - Aplique modelos pré-treinados como BERT e T5 para lidar com cenários complexos de resposta a perguntas. - Configurar modelos de sequência para sequências para traduzir texto entre diferentes idiomas. - Explore padrões modernos de geração aumentada de recuperação (RAG) e como a atenção se adapta a modelos de linguagem grandes. Você começará com as definições fundamentais de atenção antes de explorar a autoatenção, a atenção multi-cabeça e a arquitetura do transformador.A partir daí, o material o guia através de implementações práticas de tradução de linguagem, resumo de texto e aprendizagem de transferência com modelos de última geração. Este curso é projetado para aspirantes a cientistas de dados, entusiastas de IA e desenvolvedores de software que são novos em modelos de atenção e querem uma introdução clara e guiada ao PNL moderno, sem pré-requisitos complexos. Comece a ler hoje para desbloquear o potencial dos modelos de linguagem baseados em Transformer.