Faculdade de Ciência de Dados e Inteligência Artificial
Mineração de Texto e Processamento de Linguagem Neural
Entregável do Bloco: |
Implementação de uma solução de software baseada em inteligência artificial que atue no processamento de linguagem natural escrita, envolvendo tanto a interpretação quanto a geração de textos. |
Projeto de Bloco: Mineração de Texto e Processamento de Linguagem Natural |
1 – Analisar casos de soluções baseadas em processamento de linguagem natural; |
2 – Discutir as questões éticas relacionadas ao funcionamento de robôs inteligentes para a comunicação com humanos; |
3 – Elaborar um projeto baseado em processamento de linguagem natural para uma caso específico; |
4 – Implementar um projeto baseado em processamento de linguagem natural para um caso específico; |
5 – Escrever um relatório de projeto de processamento de linguagem natural. |
Processamento de Linguagem Natural I |
1 – Instalar a biblioteca NLTK; |
2 – Implementar técnicas de lematização usando a biblioteca NLTK; |
3 – Analisar um Corpus textual e contar a repetição de palavras; |
4 – Classificar semanticamente as palavras usando ferramentas de NLTK. |
Criação de Chatbots |
1 – Compreender a arquitetura de chatbots; |
2 – Utilizar a biblioteca chatterbot em Python; |
3 – Estabelecer uma estratégia de comunicação com chatbots; |
4 – Compreender o ambiente de desenvolvimento IBM Watson. |
Processamento de Linguagem Natural II |
1 – Descrever os principais conceitos da computação na nuvem; |
2 – Instalar a biblioteca Space; |
3 – Construir um modelo de reconhecimento de entidades (NER) usando Spacy; |
4 – Desenvolver pacotes de modelos e disponibilizá-los em ambiente de produção. |
Mineração de Texto com Stack ELK |
1 – Entender o pipeline do Stack da Elastic; |
2 – Compreender o que são shards; |
3 – Gerenciar logs de operação usando LogStash; |
4 – Executar MLT Queries na base do ES; |
5 – Desenvolver um classificador de categorias de texto usando a base de dados “The 20 newsgroup dataset”; |
6 – Desenvolver um sistema de recomendação utilizando queries MLT. |
blocos do curso
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