IA – Busca Semântica de Textos com S-BERT, TF-IDF e LSA/LSI

Em um rico Bootcamp de Inteligência Artificial, aprenda S-BERT, TF-IDF e LSA/LSI através de Natural Processing Language (Liguaguem de Processamento Natural – PLN/NPL) com a linguagem Python, e desenvolva um mecanismo de pesquisa semântica de textos  resolvendo um problema real de um sistema de análise de contratos.

Como conteúdo:

1. Fundamentos:
   – Aprenda fundamentos de Ciência de Dados;

   – Aprenda fundamentos de Machine Learning;

   – Aprenda fundamentos de Processamento de Linguagem Natural;

   – Aprenda fundamentos de Word Embendings, Stopwords, Lematização, Steaming e Anonimização de Dados;
   – Aprenda fundamentos de busca de texto por palavras-chave e busca semântica de textos;

2. Pratique Ciência de Dados para entendimento do problema, preparação da base, análise estatística e exploração de dados;

3. Desenvolva o projeto com CRISP-DM:

   – Fase 1: Entendimento do Negócio, Elevator Pitch, Compreensão do Problema, Contexto da Aplicação, Dores do Usuário e Entrega de Valor;

   – Fase 2: Coleta de Dados, Datasets Públicos para Ciência de Dados, Portal Brasileiro de Dados Abertos, Princípios de Open Knowledge;

   – Fase 3: Pré Processamento de Dados, Transformação de Dados com Pandas e Numpy e Anonimização dos Dados
   – Fase 4: Análise Exploratória dos Dados e Criação de Gráficos com Plotly;

   – Fase 5: Modelagem, Implemente Mecanismos de Busca Semântica de Textos através de S-BERT, TF-IDF, LSA/LSI com Python;
   – Fase 6: Avaliação de Resultados (acurácia, performance e atendimento ).

4. Projeto prático:

   – Desenvolva mecanismos de busca de textos no Google Colab através de várias técnicas de Machine Learning.

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