PNL Moderna: De Transformadores a Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

A linguagem é a interface final, e as redes neurais modernas transformaram a maneira como os computadores entendem o texto humano.Se você deseja criar aplicativos que possam ler, analisar e gerar texto com capacidade semelhante à humana, dominar o Processamento de Linguagem Natural (NLP) moderno é seu primeiro passo essencial. Você obterá uma compreensão conceitual profunda de como as máquinas representam a linguagem, como os mecanismos de atenção funcionam e como implementar sistemas aprimorados de recuperação para aterrar modelos de IA em fatos do mundo real. O que você aprenderá: Entenda os conceitos fundamentais de PNL, pré-processamento de texto e técnicas de tokenização; Domine a arquitetura dos transformadores e a mecânica da autoatenção; Construa sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG) para conectar modelos de linguagem com conhecimento externo; Aplique classificação de texto moderna, análise de sentimento e Técnicas de geração de texto;Explorar a interpretabilidade do modelo para entender como as redes neurais tomam decisões;Escreva código PyTorch limpo para tarefas de PNL usando convenções de biblioteca modernas.Você começará explorando a terminologia central e a representação clássica de texto antes de passar para modelos de aprendizado profundo. Através de explicações claras por escrito e trechos de código passo a passo, você progredirá de modelos de sequência básicos para pipelines de transformadores de última geração e implementações de RAG.Este curso é projetado para aspirantes a desenvolvedores, entusiastas de dados e engenheiros de software que desejam uma introdução clara e passo a paso ao NLP moderno. É recomendável ter um entendimento básico de programação em Python, mas não é necessária experiência prévia com aprendizado profundo.Comece a ler hoje para desbloquear o potencial dos modelos de linguagem modernos e criar aplicativos de texto mais inteligentes.