Curso: Procesamiento de Lenguaje Natural
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Este curso profundiza en métodos para comprender y razonar sobre el lenguaje natural. Aprenderás cómo las redes neuronales recurrentes (RNNs) explotan la estructura secuencial del lenguaje y cómo los modelos basados en mecanismos de atención, de los Transformers a BERT, revolucionaron el campo, hasta llegar a los Large Language Models.
Manejas Machine Learning y Deep Learning sobre datos numéricos, pero cuando el dato es lenguaje aparecen embeddings, atención, Transformers. Quieres el camino ordenado, de los fundamentos a los LLMs.
Trabajas con modelos de lenguaje como cajas negras. Quieres entender la arquitectura que los hace posibles, de las RNNs a los mecanismos de atención, para dejar de adivinar por qué funcionan o fallan.
En tu trabajo se acumulan documentos, reseñas, tickets o conversaciones, y sabes que ahí hay información valiosa. Te falta la técnica para clasificar, analizar sentimientos y extraer información a escala.
Incorporas los conceptos fundamentales del NLP y exploras por qué se volvió un área central y qué aplicaciones resuelve hoy.
Cargas, transformas y procesas datasets de texto de forma eficiente con PyTorch, el framework de deep learning con el que trabajas durante el curso.
Trabajas con embeddings (representaciones numéricas que capturan el significado de las palabras), implementas Word2Vec y exploras embeddings preentrenados.
Implementas y analizas mecanismos de atención (la técnica que permite al modelo enfocarse en las partes relevantes del texto) y los aplicas a tareas de inferencia del lenguaje.
Usas Transformers en problemas de secuencia a secuencia (donde la entrada y la salida son textos de largo variable), los implementas en la práctica y los comparas con las RNNs.
Aplicas BERT (un Transformer bidireccional preentrenado) a tareas avanzadas como clasificación, análisis de sentimientos y extracción de información.
Cierras con los modelos de lenguaje de gran escala: sus capacidades, sus arquitecturas y sus aplicaciones prácticas en NLP.
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Con Charly Molero
WhatsApp es uno de los canales más atractivos para desplegar asistentes y agentes de inteligencia artificial, pero existen distintas maneras de conectarse: Analizaremos opciones como Baileys, whatsmeow, WAHA, whatsapp-web.js, Evolution API, Twilio y la API oficial de Meta, para entender cuándo conviene utilizar cada una.
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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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Me gustó mucho el curso de machine learning. Aprendí muchas cosas nuevas y les profesores son excelentes. El curso me pareció muy interesante y me motiva a seguir aprendiendo en el marco de la diplomatura de IA. Es un curso muy intenso y exige mucha dedicación, creo que es una buena opción para introducirse en el área de machine…
Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy c…
Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El mate…
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Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli
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