Open Source AI: Resumo de Texto e NER com Python

Os dados de texto são onipresentes, mas extrair informações-chave e condensar conteúdo longo pode ser um desafio significativo. Este curso capacita você a automatizar essas tarefas complexas usando ferramentas de IA de código aberto. Até o final deste curso, você possuirá as habilidades práticas para implementar soluções eficazes de resumo de texto e reconhecimento de entidades nomeadas (NER), permitindo que você obtenha informações valiosas de dados de texto não estruturados. O que você vai aprender: * Compreender os princípios básicos do Processamento de Linguagem Natural (PNL), resumo de texto e Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER). * Aprenda a navegar e utilizar a biblioteca de transformadores de rosto abraçado para diversas aplicações de PNL. * Aplicar modelos pré-treinados para resumo de texto abstrativo e extrativo. * Implementar o reconhecimento de entidades nomeadas para identificar e rotular com precisão informações-chave, como nomes, locais e organizações. * Praticar técnicas fundamentais para avaliação de modelos e considerações éticas em PNL. * Explorar conceitos básicos de engenharia de prompt para orientar modelos de geração de texto em contextos de resumo. Este curso começa com conceitos fundamentais de PNL e gradualmente apresenta implementações práticas usando Python e o ecossistema Hugging Face. Você progredirá através da compreensão dos tipos de modelo para aplicá-los aos dados de texto do mundo real. Este curso é projetado para iniciantes absolutos em processamento de linguagem natural e Python. Não é necessária experiência prévia com IA, aprendizado de máquina ou programação avançada. Comece sua jornada na IA prática para processamento de texto hoje.