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Temario del curso
Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
- Visión general del NLP y sus aplicaciones
- Componentes clave: sintaxis, semántica y pragmática
- El papel de la NLU dentro del NLP
Comprensión de los conceptos de NLU
- Definición y alcance de la Comprensión del Lenguaje Natural
- Diferencias entre NLU y NLP
- Algoritmos básicos utilizados en NLU
Técnicas básicas de NLU
- Tokenización y segmentación de oraciones
- Reconocimiento de entidades nombradas (NER, por sus siglas en inglés)
- Análisis de sentimientos y clasificación de texto
Modelado lingüístico en NLU
- Introducción a los modelos lingüísticos estadísticos y neuronales
- Exploración de incrustaciones de palabras (embeddings) y modelos sensibles al contexto
- Aplicaciones de los modelos lingüísticos en tareas de NLU
Desafíos en la NLU
- Ambigüedad en el lenguaje natural
- Comprensión contextual y desambiguación
- Gestión de idiomas con pocos recursos (low-resource languages)
Aplicaciones de la NLU
- NLU en chatbots y asistentes virtuales
- Extracción de información a partir de texto no estructurado
- Casos de estudio en diversas industrias
Tendencias futuras en NLU
- Avances en el aprendizaje profundo aplicados a la NLU
- Técnicas emergentes en la comprensión contextual
- El futuro de la comunicación entre humanos e IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación (Python)
- Interés en la inteligencia artificial y las tecnologías lingüísticas
Audiencia objetivo
- Principiantes en IA
- Estudiantes de ciencia de datos
- Entusiastas de la tecnología
14 Horas