Visão Geral

O curso Natural Language Fundamentals apresenta os fundamentos do Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing - NLP), abordando conceitos, técnicas e ferramentas utilizadas para permitir que sistemas computacionais compreendam, processem, analisem e gerem linguagem humana. A capacitação explora desde os princípios linguísticos até aplicações modernas baseadas em Inteligência Artificial e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), preparando os participantes para desenvolver soluções inteligentes voltadas à automação, análise textual, busca semântica e assistentes virtuais.

Ao longo do curso, os participantes desenvolverão conhecimentos sobre pré-processamento de textos, representação vetorial, classificação de documentos, análise de sentimentos, reconhecimento de entidades, tradução automática, sumarização de textos e integração com modelos de IA generativa.

Objetivo

Após realizar este curso Natural Language Fundamentals, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos do Processamento de Linguagem Natural (NLP).
• Identificar os principais desafios no processamento da linguagem humana.
• Aplicar técnicas de pré-processamento e limpeza de textos.
• Utilizar diferentes métodos de representação textual.
• Desenvolver modelos básicos de classificação de textos.
• Implementar análise de sentimentos e extração de informações.
• Compreender técnicas de reconhecimento de entidades nomeadas (NER).
• Explorar embeddings e representações semânticas.
• Integrar modelos de linguagem modernos em aplicações.
• Desenvolver aplicações práticas utilizando bibliotecas e frameworks de NLP.

Publico Alvo

• Desenvolvedores de Software
• Cientistas de Dados
• Engenheiros de Machine Learning
• Engenheiros de IA
• Analistas de Dados
• Analistas de BI
• Profissionais de Automação
• Pesquisadores
• Arquitetos de Soluções
• Profissionais interessados em Inteligência Artificial

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de programação
• Noções de lógica de programação
• Conhecimentos básicos de Python
• Familiaridade com estruturas de dados
• Noções básicas de Inteligência Artificial são desejáveis

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Natural Language Processing

1. Fundamentals of Natural Language Processing
2. History and Evolution of NLP
3. NLP Applications
4. AI and Language Technologies
5. NLP Pipeline
6. Current Trends

Module 2: Fundamentals of Human Language

1. Syntax
2. Semantics
3. Pragmatics
4. Morphology
5. Lexical Analysis
6. Linguistic Ambiguity

Module 3: Text Preprocessing

1. Text Cleaning
2. Tokenization
3. Stop Words Removal
4. Stemming
5. Lemmatization
6. Text Normalization

Module 4: Text Representation

1. Bag of Words
2. TF-IDF
3. N-Grams
4. Word Embeddings
5. Contextual Embeddings
6. Sentence Embeddings

Module 5: Text Classification

1. Classification Fundamentals
2. Feature Engineering
3. Supervised Learning
4. Classification Algorithms
5. Model Evaluation
6. Practical Exercises

Module 6: Sentiment Analysis

1. Sentiment Classification
2. Opinion Mining
3. Emotion Detection
4. Aspect-Based Sentiment Analysis
5. Performance Evaluation
6. Business Applications

Module 7: Named Entity Recognition

1. Entity Recognition Fundamentals
2. Entity Categories
3. Entity Extraction
4. Custom Entity Models
5. Model Evaluation
6. Practical Applications

Module 8: Information Extraction

1. Keyword Extraction
2. Relationship Extraction
3. Document Parsing
4. Metadata Extraction
5. Knowledge Graph Concepts
6. Real-World Use Cases

Module 9: Large Language Models (LLMs)

1. Transformer Architecture
2. Foundation Models
3. Prompt Engineering Fundamentals
4. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
5. Fine-Tuning Concepts
6. Responsible AI

Module 10: NLP Frameworks and Libraries

1. NLTK
2. spaCy
3. Hugging Face Transformers
4. Scikit-learn
5. LangChain Fundamentals
6. Model Integration

Module 11: Practical NLP Projects

1. Chatbot Development
2. Text Summarization
3. Machine Translation
4. Semantic Search
5. Question Answering Systems
6. Document Classification

Module 12: Best Practices and Final Project

1. NLP Project Architecture
2. Performance Optimization
3. Model Monitoring
4. Ethics and Bias in NLP
5. Capstone Project Development
6. Final Presentation and Review