Célula de Ensino evolução que gera resultados
Linguística Computacional Moderna e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

Semântica como Geometria e Word Embeddings: Da Hipótese Distribucional de J.R. Firth à Álgebra Vetorial de Tokens nos LLMs

O linguista britânico J.R. Firth disse na década de 1950: 'Você conhecerá uma palavra pelas companhias que ela mantém'. A inteligência artificial transformou essa teoria descritiva na sua mecânica estrutural matemática. Nesta trilha avançada do Eixo Central 2, você dominará como os LLMs mapeiam o significado transformando palavras (tokens) em coordenadas numéricas dentro de um espaço multidimensional onde palavras que habitam os mesmos contextos textuais ficam agrupadas fisicamente próximas — tornando a semântica uma distância espacial e permitindo equações vetoriais exatas como 'Rei - Homem + Mulher = Rainha'.

12 células 50h Avançado
🚀 Escada de Valor • Pacotes & Credit Upgrade (R$ 29,99 a R$ 199,99)

Jornada Executiva: Sustentabilidade Estratégica & Gestão Global de Projetos (ESG)

Do curso base em Pensamento Estratégico de Sustentabilidade (R$ 29,99) à Liderança Internacional em Projetos de Clima e Captação Global (R$ 199,99).

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🌍 3. Certificação Dupla (PT-BR & EN) + ODS Certificados emitidos em Português e Inglês com competências alinhadas aos ODS da ONU para seu perfil global no LinkedIn.
Alinhamento ONU / Agenda Pós-2030: ODS 7 (Energia Limpa) ODS 9 (Indústria e Infraestrutura) ODS 12 (Consumo e Produção) ODS 13 (Ação Climática) ODS 17 (Parcerias Globais)
Sugestões CdE

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Linguística Moderna e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs): O Abalo nas Teorias da Aquisição, Estrutura e Compreensão da Língua R$ 29,90
Linguística Computacional Moderna e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

Linguística Moderna e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs): O Abalo nas Teorias da Aquisição, Estrutura e Compreensão da Língua

Compreenda por que os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) não são apenas ferramentas tecnológicas, mas um abalo direto nas teorias tradicionais sobre aquisição, estrutura e compreensão da língua em três eixos.

📚 12 células ⏱️ 20h Iniciante a Intermediário
O Desafio à Gramática Inata nos LLMs: Aprendizado Estatístico Não Supervisionado, Sintaxe Emergente e Concordância a Longa Distância R$ 49,90
Linguística Computacional Moderna e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

O Desafio à Gramática Inata nos LLMs: Aprendizado Estatístico Não Supervisionado, Sintaxe Emergente e Concordância a Longa Distância

Domine o Eixo Central 1 da relação entre Linguística Moderna e LLMs: o embate com a Gramática Universal Inata, a aquisição de sintaxe no GPT-4 apenas por padrões estatísticos e a resolução da concordância a longa distância.

📚 12 células ⏱️ 40h Intermediário
A Máquina como Informante Sociolinguístico: Auditoria Discursiva de Algoritmos, Alucinações Morfológicas e Preconceito Linguístico em LLMs R$ 69,90
Linguística Computacional Moderna e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)

A Máquina como Informante Sociolinguístico: Auditoria Discursiva de Algoritmos, Alucinações Morfológicas e Preconceito Linguístico em LLMs

Domine o Eixo Central 3 da relação entre Linguística Moderna e LLMs: a máquina como novo falante empírico, a auditoria discursiva de algoritmos por linguistas, alucinações por supergeneralização e a comprovação de preconceito linguístico.

📚 12 células ⏱️ 60h Pós-Graduação / Especialização Avançada
Jornada da trilha

Células de aprendizagem

1

Célula 01: A Revolução de J.R. Firth (1950) e Zellig Harris: A Hipótese Distribucional na Linguística

Analisar a formulação clássica de J.R. Firth ('You shall know a word by the company it keeps'), compreendendo como o significado passou a ser definido pelo perfil de coocorrência textual.

5 min 🎙️ Áudio
2

Célula 01: A Revolução de J.R. Firth (1950) e Zellig Harris: A Hipótese Distribucional na Linguística

Analisar a formulação clássica de J.R. Firth ('You shall know a word by the company it keeps'), compreendendo como o significado passou a ser definido pelo perfil de coocorrência textual.

5 min 🎙️ Áudio
3

Célula 02: De Palavras a Tokens e Coordenadas Numéricas em Espaços Multidimensionais

Dominar o processo de tokenização subvocabular (BPE, WordPiece, SentencePiece) e a projeção de cada token em um vetor denso de centenas ou milhares de dimensões reais.

5 min 🎙️ Áudio
4

Célula 02: De Palavras a Tokens e Coordenadas Numéricas em Espaços Multidimensionais

Dominar o processo de tokenização subvocabular (BPE, WordPiece, SentencePiece) e a projeção de cada token em um vetor denso de centenas ou milhares de dimensões reais.

5 min 🎙️ Áudio
5

Célula 03: Vizinhança Contextual e Distância Espacial: Cosseno, Produto Escalar e Clusters Semânticos

Calcular matematicamente a proximidade semântica no espaço geométrico utilizando similaridade de cosseno, distância euclidiana e produto escalar.

5 min 🎙️ Áudio
6

Célula 03: Vizinhança Contextual e Distância Espacial: Cosseno, Produto Escalar e Clusters Semânticos

Calcular matematicamente a proximidade semântica no espaço geométrico utilizando similaridade de cosseno, distância euclidiana e produto escalar.

5 min 🎙️ Áudio
7

Célula 04: A Equação Vetorial Clássica: 'Rei - Homem + Mulher = Rainha' e Subespaços Lineares

Demonstrar algebricamente e implementar em código a famosa equação vetorial computacional em que subtrair 'Homem' de 'Rei' e somar 'Mulher' resulta exatamente em 'Rainha'.

5 min 🎙️ Áudio
8

Célula 04: A Equação Vetorial Clássica: 'Rei - Homem + Mulher = Rainha' e Subespaços Lineares

Demonstrar algebricamente e implementar em código a famosa equação vetorial computacional em que subtrair 'Homem' de 'Rei' e somar 'Mulher' resulta exatamente em 'Rainha'.

5 min 🎙️ Áudio
9

Célula 05: De Word Embeddings Estáticos a Embeddings Contextualizados nos Transformers

Comparar a geometria de vetores estáticos com a geometria dinâmica dos LLMs modernos, onde cada camada de atenção move a coordenada do token conforme o contexto da frase.

5 min 🎙️ Áudio
10

Célula 05: De Word Embeddings Estáticos a Embeddings Contextualizados nos Transformers

Comparar a geometria de vetores estáticos com a geometria dinâmica dos LLMs modernos, onde cada camada de atenção move a coordenada do token conforme o contexto da frase.

5 min 🎙️ Áudio
11

Célula 06: Geometria de Conceitos Abstratos, Direções Semânticas e Engenharia de Representação

Explorar como conceitos complexos (formalidade, sentimento, verdade, ironia e intensidade) correspondem a direções hiperplanas no espaço de ativações dos LLMs.

5 min 🎙️ Áudio
12

Célula 06: Geometria de Conceitos Abstratos, Direções Semânticas e Engenharia de Representação

Explorar como conceitos complexos (formalidade, sentimento, verdade, ironia e intensidade) correspondem a direções hiperplanas no espaço de ativações dos LLMs.

5 min 🎙️ Áudio