Você analisará o sentimento do consumidor utilizando algoritmos inteligentes, com o máximo rigor científico da TECH: uma instituição à frente da tecnologia”

Um estudo inovador realizado por pesquisadores de prestígio prevê que o mercado de Redes Naturais crescerá 21,5% nos próximos anos, alcançando um investimento de 1.020 milhões de dólares.  Isso reflete a relevância que esse aspecto do Aprendizado Profundo adquire na sociedade.  Nesta conjuntura, o desenvolvimento de arquiteturas neurais permitiu que os computadores aprendessem a tomar decisões informadas sem a intervenção humana, abrindo um amplo leque de aplicações.  Por exemplo, Redes Neurais Recorrentes são usadas para desenvolver assistentes virtuais ou chatbots, que interagem com os usuários em linguagem natural para fornecer a assistência necessária. 

Diante deste cenário, a TECH apresenta o Curso de Processamento de Linguagem Natural (PLN) com RNN. Este curso fornecerá aos alunos as competências necessárias para exercerem sua atividade como especialistas nesse campo, com os mais altos padrões de eficiência e qualidade.  Portanto, o plano de estudos aprofundará a criação do conjunto de dados de treinamento, bem como seu armazenamento adequado.  Nesse sentido, o programa analisará diferentes aplicações das estruturas neurais, como a Rede Codificador-Decodificador para tradução automática.  Além disso, os materiais didáticos examinarão o uso dos Modelos Transformers para que os formandos sejam capazes de capturar relações complexas em sequências de dados.

Quanto à metodologia do Curso, ela se baseia no revolucionário sistema de ensino Relearning. A TECH é pioneira nesse modelo de aprendizado, baseado na repetição dos conteúdos para que os estudantes ampliem seus conhecimentos e competências de forma natural, flexível e progressiva.  O único elemento que o aluno necessitará é um dispositivo eletrônico conectado à internet para acessar o Campus Virtual e consultar os recursos acadêmicos mais dinâmicos do mercado.

Você deseja otimizar suas habilidades práticas de programação? Com esta capacitação, você administrará as mais inovadoras bibliotecas de Deep Learning”  

Este Curso de Processamento de Linguagem Natural (PLN) com RNN conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Processamento de Linguagem Natural (PLN) com RNN
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil fornece informações úteis e práticas sobre as disciplinas essenciais para a prática profissional
• Contém exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você poderá explorar o uso de Mecanismos de Atenção para melhorar a precisão e a consistência de seus modelos”

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestígio. 

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais. 

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.  

Você controlará a rede codificador-decodificador para incorporar a tradução automática neural em seus projetos”

A TECH é pioneira na metodologia Relearning, proporcionando uma experiência de aprendizagem flexível e progressiva”

Com esta capacitação, o aluno adquirirá uma sólida compreensão do funcionamento das Redes Neurais Recorrentes. Também serão fornecidas ferramentas inovadoras para criar essas arquiteturas e modelar fluxos de dados. Ao longo do programa universitário, o aluno adquirirá habilidades práticas que permitirão o manejo correto da biblioteca Transformers. Dessa forma, o profissional integrará modelos de última geração em Processamento de Linguagem Natural em seus projetos. Além disso, o profissional será altamente qualificado para oferecer soluções em tarefas como a análise de sentimentos na escrita e na avaliação das opiniões dos clientes nas redes sociais.  

Este Curso impulsionará sua carreira, proporcionando as ferramentas necessárias para enfrentar os desafios atuais do Processamento de Linguagem Natural”

Objetivos gerais

• Fundamentar os conceitos-chave das funções matemáticas e suas derivadas
• Aplicar esses princípios aos algoritmos de aprendizado profundo para aprender automaticamente
• Examinar os conceitos-chave de Aprendizado Supervisionado e como eles se aplicam aos modelos de redes neurais
• Analisar o treinamento, a avaliação e a análise de modelos de redes neurais
• Fundamentar os conceitos-chave e as principais aplicações do aprendizado profundo
• Implementar e otimizar redes neurais com o Keras
• Desenvolver conhecimento especializado sobre o treinamento de redes neurais profundas
• Analisar os mecanismos de otimização e regularização necessários para o treinamento de redes profundas

Objetivos específicos

• Gerar texto usando redes neurais recorrentes
• Treinar uma rede codificador-decodificador para tradução automática neuronal
• Desenvolver uma aplicação prática de processamento de linguagem natural com RNN e atenção
• Compreender as limitações e os desafios da PLN, como a ambiguidade da linguagem ou o viés nos conjuntos de dados

A utilização de recursos como vídeos explicativos ou estudos de caso irá aproximá-lo da realidade no trabalho de implementação dos Modelos Transformers”