Desenvolvemos cursos técnicos sobre PLN desde 2015, com foco em quem quer entender como máquinas processam texto — não apenas usar ferramentas prontas.
A Screecheeing nasceu da percepção de que o material disponível sobre PLN oscilava entre dois extremos: muito teórico para quem programa, ou superficial demais para quem quer entender o funcionamento real dos modelos.
Nossos cursos cobrem desde tokenização e análise morfossintática até transformers e embeddings contextuais. Cada módulo foi construído para que o aluno consiga reproduzir os exemplos em Python com bibliotecas como spaCy, NLTK e Hugging Face.
Atendemos alunos em mais de 30 países. A maioria chega com experiência em programação mas pouca exposição a linguística computacional — e é exatamente esse gap que nosso material tenta preencher.
Acesso remoto · Conteúdo em português · Atualizado regularmenteDois especialistas com trajetórias distintas, um foco em comum.
Trabalhou por dez anos com análise de corpus em universidades públicas brasileiras antes de migrar para o ensino online. Desenvolveu os módulos de análise sintática e semântica dos cursos da Screecheeing.
Especialista em modelos de linguagem com experiência em projetos de NLP para empresas de tecnologia na Europa e no Brasil. Responsável pelos módulos práticos de fine-tuning e pipelines de inferência.
Cada módulo segue a mesma sequência — do conceito ao código funcional.
Explicamos o problema que a técnica resolve antes de mostrar qualquer linha de código. Sem esse passo, implementações ficam sem sentido.
FundamentosUm exemplo real em Python — geralmente com spaCy ou Hugging Face — executado passo a passo com explicação de cada decisão de implementação.
CódigoO aluno adapta o exemplo a um dataset diferente. Não há resposta única certa — o objetivo é desenvolver autonomia para lidar com variações.
PráticaCada aula termina com um resumo dos pontos críticos e indicações do que estudar antes de avançar para o módulo seguinte.
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