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Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Avance nos estudos sobre Processamento de Linguagem Natural.
  • Aprenda como as regex pode ajudar no tratamento de dados textuais.
  • Entenda o que são o modelos de linguagem e suas aplicações
  • Crie um modelo que detecta idiomas modo automatizado.
  • Pratique bibliotecas python como NLTK e Scikit-Learn.

Público alvo_

Desenvolvedores com interesse em criar aplicações que envolvam interpretação da linguagem humana ou para pessoas com interesse em machine learning e inteligência artificial que querem iniciar a jornada por um dos maiores desafios da computação: o Processamento de Linguagem Natural.

Thiago G Santos

Thiago G Santos

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Um quase físico, apaixonado por dados e educação. Atuou durante alguns anos na área de Data Science na maior fabricante de eletrodomésticos do mundo e trabalhou em projetos de Processamento de Linguagem Natural para a Petrobrás. Atualmente dedica-se à aplicação de machine learning na área da educação e na democratização do acesso ao ensino de Data Science no Brasil.

Curso atualizado em 15/12/2025

Ementa

  1. Explorando os dados e seus desafios

    • ML: Desafios e aplicações
    • Regex: Primeiro Contato
    • Explorando a sintaxe
  2. Regex em Python

    • Regex: Possíveis aplicações
    • Utilização de Regex em Python
    • Conhecendo a função re.sub
    • Agilidade com re.compile
  3. Regex: Tratando dados da Web

    • Regex: Remoção TAG HTML
    • Remoção de trechos de código
    • Tratamento de banco de dados
  4. Refinando o Tratamento

    • Remoção de dígitos e pontuações
    • Espaços duplicados
    • Aplicação nos dados em português
    • Aplicação nos demais idiomas
  5. NLTK e ML's

    • Modelos de Linguagem
    • NLTK e Bigrams
    • Caracteres Falsos
  6. MLE: Criando o primeiro ML

    • Dados de Treino e Teste
    • Pipeline para treinamento de ML
    • Criação de modelo MLE
    • Perplexidade para palavras
  7. Treino e Teste de ML's

    • Função para treinar ML's
    • Perplexidade para frases
    • Perplexidade infinita
  8. Laplace: Perplexidade Infinita e Detecção de Idiomas

    • Resolvendo a perplexidade infinita
    • Aplicação de ML para detectar idiomas

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Experiências de quem já mergulhou com a gente.

Muito interessante. O curso foi ótimo, com o aprendizado sendo construído bloco a bloco. Obrigado!

NLP: regex e modelos de linguagem

Antonio Márcio Adiodato de Menezes

A didática é boa e os projeto do curso também, mas falta um pouco de organização na construção do notebook. É só um detalhe e inclusive, ao reorganizar aqui, fui revisando e consolidando melhor o aprendizado.

NLP: regex e modelos de linguagem

Wilson Ronaldo de Souza Assis

Muito boa. Apesar de não ser o foco que estou dando nesse momento, destaco a profundidade do conteúdo, a didática e os exercícios que foram conceituais e condizentes com a matéria. Vale destacar também que o assunto é bem extenso o que requer maior dedicação e aprofundamento. O instrutor está de parabéns pela condução do curso.

NLP: regex e modelos de linguagem

Luiz Peralta

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