Curso Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y análisis de textos – Teoría y modelos.
16 horas
Presencial / Virtual Class
Precio por alumno: consultar
Precio de grupo: consultar
Este curso proporciona una exploración en profundidad de la teoría y los modelos fundamentales en el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis de textos.
Los alumnos aprenderán sobre las técnicas básicas y avanzadas utilizadas para entender y procesar el lenguaje humano, desde la gramática hasta los modelos semánticos.
Esta formación es fundamental para los profesionales que desean especializarse en el procesamiento de lenguaje natural, una de las áreas más dinámicas y con más aplicaciones de la inteligencia artificial. Los alumnos de este curso ampliarán sus conocimientos técnicos y estarán preparados para implementar soluciones de NLP efectivas y eficientes en sus respectivos campos. Este conocimiento especializado aumenta la capacidad analítica y de desarrollo de los profesionales.
Requisitos:
Ninguno
Dirigido a:
Este curso está diseñado para científicos de datos, analistas de textos, ingenieros de software y cualquier profesional interesado en las bases teóricas y modelos de NLP.
Objetivos:
- Comprender los fundamentos teóricos del NLP y el análisis de textos.
- Explorar modelos de NLP, desde enfoques estadísticos hasta redes neuronales profundas.
- Aprender a implementar y evaluar modelos lingüísticos en tareas de NLP.
Contenidos
- Introducción al NLP y análisis de textos
- Historia y evolución del NLP
- Fundamentos lingüísticos y gramaticales
- Herramientas y recursos básicos (corpora, lexicones, etiquetadores)
- Modelos estadísticos y de Aprendizaje Automático en NLP
- Modelos estadísticos y basados en reglas
- Introducción al Aprendizaje Automático para NLP
- Métodos de extracción de características y vectorización de texto
- Redes neuronales en NLP
- Redes neuronales convolucionales y recurrentes para NLP
- Modelos de atención y Transformers
- Implementación práctica con TensorFlow y PyTorch
- Evaluación y optimización de modelos de NLP
- Métodos de evaluación de modelos de NLP
- Estrategias para el ajuste de hiperparámetros
- Casos de estudio y análisis de rendimiento de modelos
Catálogo 2024
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