Duración:
30 horas
Descripción del Curso:
El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) es una disciplina crucial dentro de la inteligencia artificial que permite a las máquinas comprender y generar lenguaje humano. Este curso está diseñado para profesionales con un sólido conocimiento en Machine Learning que desean profundizar en las técnicas y aplicaciones de NLP.
A lo largo de 30 horas, los participantes explorarán los principios avanzados de NLP, incluyendo enfoques modernos como el uso de modelos de lenguaje preentrenados, análisis de sentimientos, generación de texto y modelado de temas. Se utilizarán herramientas y bibliotecas líderes en la industria, como NLTK, spaCy y Transformers de Hugging Face, enfocándose en la implementación de soluciones efectivas y eficientes.
Objetivos del Curso:
- Comprender los conceptos avanzados y la terminología del Procesamiento de Lenguaje Natural.
- Implementar técnicas de PLN complejas, como la tokenización y la eliminación de stop words, utilizando herramientas como NLTK y spaCy.
- Aplicar modelos de aprendizaje profundo, incluyendo redes neuronales recurrentes y transformadores, para tareas de PLN, empleando bibliotecas como TensorFlow y PyTorch.
- Desarrollar proyectos prácticos que integren la generación de texto y el modelado de temas con el framework Transformers de Hugging Face.
- Evaluar y seleccionar las herramientas adecuadas y enfoques innovadores para diferentes tareas de procesamiento de lenguaje natural.
Metodología:
El curso combinará teoría y práctica mediante clases teóricas interactivas que introducirán conceptos avanzados, seguidas de laboratorios prácticos donde los participantes implementarán técnicas de NLP. Se fomentará el trabajo en equipo a través de proyectos colaborativos, complementados con evaluaciones continuas para asegurar la comprensión. Además, se proporcionará acceso a material complementario para apoyar el aprendizaje autónomo.
Dirigido a:
Este curso está dirigido a profesionales con conocimientos avanzados de Machine Learning y fuerte experiencia de programación en Python.