Ementa:
Curso de redes neurais aplicado ao Processamento de Linguagem Natural (PLN). Recentemente diversas arquiteturas foram propostas para o processamento de linguagem natural, atingindo o estado-da-arte em sistemas de tradução, sistemas de perguntas e respostas, entre outras tarefas de linguagem natural. Conceitos como word embeddings, conversores de sequência seq2seq, modelos de atenção e recentemente transformers e BERT são avanços consolidados na área de PLN. Este curso aborda os principais modelos de redes neurais utilizados em PLN. O curso utilizará programação avançada Python/NumPy utilizando o pacote PyTorch. É recomendada a experiência prévia de programação matricial como Python/Numpy, MATLAB ou R e é desejável ter conhecimentos básicos de Machine Learning.
Bibliografia:
Ano de Catálogo: 2024
Créditos: 4
Número mínimo de alunos: 5
Número de alunos matriculados: 26
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
Não possui reservas.Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
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