Introducción al PLN
Impartido por:
Lo que aprenderás en este curso:
- Aplicaciones y retos del NLP.
- Procesamiento y limpieza de texto.
- Extracción de características de texto utilizando modelos como Bag of Words y TF-IDF.
- Concepto de embedding y su importancia.
- Análisis de sentimientos.
Requisitos del curso
Esta formación comienza desde cero, por lo que no es necesario tener conocimientos previos en NLP, aunque sí es recomendable estar familiarizado/a con las bases de programación en Python.
Valoraciones de estudiantes:
Contenido del curso:
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Presentación1m
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Concepto de Procesamiento de Lenguaje Natural6m
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Principales tareas de PLN8m
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Aplicaciones de PLN en vida e industria8m
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Ética y PLN8m
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Test de Autoevaluación
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Principales técnicas de procesamiento de texto7m
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Práctica con Python13m
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Test de Autoevaluación
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Bag-of-Words12m
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Modelos de n-gramas7m
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Test de Autoevaluación
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Concepto de Embedding9m
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Principales Embeddings disponibles8m
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Conexión vía Python con distintos Embeddings15m
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Test de Autoevaluación
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Carga de conjunto de datos y preprocesamiento de textos7m
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Introducción al Análisis de Sentimientos6m
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Análisis de Sentimiento de reseñas de hoteles12m
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Test de Autoevaluación
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Conclusiones y próximos pasos1m
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Dudas frecuentes
¿Cuándo comienza la formación?
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¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos?
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Este curso de introducción al PLN (o NLP por sus siglas en inglés) te ofrece un completo conocimiento de cómo los ordenadores son capaces de interpretar el lenguaje humano, abordando todos los temas esenciales, desde las bases del PLN hasta las técnicas avanzadas de procesamiento de texto.
El tutor comienza con una explicación de los conceptos básicos del PLN, para que comprendas sus aplicaciones prácticas tanto en la vida diaria como en la industria, además de conocer los desafíos éticos asociados. Llegarás a saber por qué el PLN no es solo una herramienta tecnológica, sino también una innovación tecnológica con un gran impacto en la sociedad.
Después aprenderás lo relacionado con el procesamiento de textos, desde las principales técnicas de procesamiento de texto hasta su implementación práctica en Python. Esta sección del curso concluye con ejercicios prácticos que te permitirán aplicar la teoría aprendida, mejorando la aplicación de tus nuevas habilidades.
La formación también cubre métodos de extracción de información como Bag-of-Words y modelos de n-gramas, que son esenciales para la construcción de sistemas de PLN que pueden interpretar y analizar texto de manera efectiva.
Además, profundizaremos en el concepto de embedding, explorando los principales embeddings disponibles y cómo conectarlos con Python. Esta parte del curso es muy importante para comprender cómo las representaciones vectoriales del texto pueden mejorar la precisión de los modelos de PLN.
Finalmente, podrás aplicar tus conocimientos en un proyecto práctico de análisis de sentimientos sobre reseñas de hoteles, utilizando técnicas avanzadas de PLN para interpretar emociones y opiniones expresadas en el texto.
Cuando hayas concluido el curso, habrás adquirido habilidades en la aplicación de PLN para procesar y limpiar texto, extracción de características significativas usando modelos como Bag of Words y TF-IDF, y realizar análisis de sentimientos, todo ello gracias a los conocimientos teóricos aprendidos, y también a las prácticas abordadas a lo largo del curso.
