Inteligência Artificial - Carga horária 234 horas

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Modalidade: 100% Online com certificado digital

Carga Horária: 234 horas

Período: 80 dias

Biblioteca virtual disponível para pesquisas com mais de 2.000 títulos em diversas áreas.

**Conteúdo disponível na plataforma de ensino por 12 meses

 

Composição da Grade:

  1. Representação vetorial de textos – utilizando word embeddings em Python
  2. A base do processamento de textos
  3. Classificação de textos – Utilizando Python para construir e treinar modelos de machine learning
  4. Análise de sentimentos – Utilizando Python para construir e treinar modelos de machine learning
  5. Expressões regulares
  6. Introdução à análise de sentimentos
  7. Representação vetorial de textos – bag of words
  8. Representação vetorial de textos – word embeddings – word2vec
  9. Aplicações e desafios do processamento de linguagem natural
  10. Representação vetorial de textos – TF-IDF
  11. Similaridade léxica
  12. Modelagem de tópicos – latent dirichlet allocation
  13. Introdução à sumarização de textos

 

Objetivos de aprendizagem:

Identificar os recursos disponibilizados pela biblioteca Gensim;

Usar modelos pré-treinados de word2vec;

Desenvolver modelos pré-treinados de word2vec;

Identificar métodos de processamento de linguagem natural;

Descrever processos de pré-processamento de textos;

Desenvolver soluções de processamento de linguagem natural empregando ferramentas;

Descrever processos de manipulação de dados para utilizar classificadores de texto;

Analisar o classificador Naïve Bayes;

Aplicar o classificador em um estudo prático;

Descrever processos de implementação de algoritmos de análise de sentimentos;

Programar algoritmos de análise de sentimentos;

Analisar os resultados gerados por algoritmos de análise de sentimentos;

Definir o papel das expressões regulares como recurso para o processamento de linguagem natural (PLN);

Reconhecer as diferentes funções disponíveis para utilizar expressões regulares;

Programar algoritmos de PLN empregando expressões regulares;

Definir o que a área de análise de sentimentos abrange;

Descrever exemplos de aplicações de análise de sentimentos;

Identificar recursos para soluções de análise de sentimentos;

Descrever como o computador realiza a interpretação de dados textuais por conversão numérica;

Definir o conceito de vetorização de palavras;

Analisar o método bag of words;

Definir métodos de vetorização de palavras do tipo word embeddings;

Descrever algoritmos de word embeddings;

Analisar a implementação de algoritmos de word embeddings;

Identificar as principais características que tornam o processamento de linguagem natural (PLN) adequado para resolver um problema;

Listar os desafios a serem tratados pelas técnicas de PLN;

Avaliar se o PLN é aplicado de forma adequada em problemas reais;

Analisar o método TF-IDF;

Diferenciar os métodos bag of words e TF-IDF;

Aplicar o método TF-IDF em programação;

Definir o conceito de similaridade textual;

Diferenciar o papel da similaridade textual em diferentes aplicações de processamento de linguagem natural (PLN);

Demonstrar métodos de aplicação de similaridade textual;

Definir os conceitos e as aplicações da modelagem de tópicos;

Analisar o algoritmo Latent Dirichlet Allocation (LDA);

Desenvolver programas empregando LDA;

Definir os objetivos da sumarização de textos;

Descrever os processos de um algoritmo de sumarização de textos;

Analisar algoritmos de sumarização de textos.

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