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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

Número de participantes


Precio por participante

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