Curso
Procesamiento de Lenguaje Natural
Este curso profundiza en métodos para comprender y razonar sobre el lenguaje natural, al igual que lo hacemos para otros tipos de datos. Dada la vasta cantidad de información textual y de voz que generamos, la manipulación automática del lenguaje natural, conocida como Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), se ha vuelto fundamental. Exploraremos cómo las redes neuronales recurrentes (RNNs) explotan la estructura secuencial del lenguaje y cómo los modelos basados en mecanismos de atención han revolucionado el campo, desplazando a las RNNs en muchas aplicaciones.
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Temario
Introducción a los conceptos fundamentales del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Exploración de su importancia y aplicaciones.
Introducción al manejo de datos en PyTorch. Carga, transformación y procesamiento eficiente de datasets para tareas de NLP.
Conceptos clave de embeddings en NLP. Implementación de Word2Vec y exploración de embeddings preentrenados.
Implementación y análisis de mecanismos de atención en modelos de NLP. Aplicaciones a tareas de inferencia del lenguaje.
Uso de Transformers en problemas de secuencia a secuencia. Implementación práctica y comparación con RNNs.
Aplicaciones avanzadas de BERT (Transformers Bidireccionales) para tareas como clasificación, análisis de sentimientos y extracción de información.
Introducción a los modelos de lenguaje de gran escala. Capacidades, arquitecturas y aplicaciones prácticas en NLP.
Modalidad
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- Clases en vivo a demandaPara resolver consultas con horarios flexibles según tu disponibilidad horaria
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con Sebastián Mesch Henriques · Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Cursando una Maestría en IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
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