Deep Learning

Aprendizaje Automático y PLN

¿Te fascina cómo las máquinas pueden entender el lenguaje humano? Explora cómo combinar el Aprendizaje Automático con el PLN para crear aplicaciones impresionantes, desde análisis de sentimientos hasta traducción automática, en este curso con un enfoque práctico.
4.7 (6 valoraciones)
2 horas y 29 minutos · Curso
Aprendizaje Automático y PLN

Lo que aprenderás en este curso:

  • Aplicaciones y retos del NLP.
  • Concepto de embedding y su importancia.
  • NLP utilizando redes neuronales (recurrentes/convolucionales…).
  • Transfer Learning.
  • Uso de Embeddings preentrenados como MUSE o BERT.

Requisitos del curso

Este curso puede seguirse sin nociones básicas de PLN aunque sería conveniente tener algunas ideas sobre el tema. Es recomendable estar familiarizado/a con las bases de programación en Python.
 

Valoraciones de estudiantes:

  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
4.7
6 valoraciones

Contenido del curso:

    • 2m
    • Conceptos básicos
      7m
    • Aplicaciones de ML en PLN
      9m
    • Datos e información: Embedding
      14m
    • Práctica de clasificación de datos
      10m
    • Asignación latente de Dirichlet
      7m
    • Test de Autoevaluación
    • Redes neuronales recurrentes
      21m
    • Redes neuronales convolucionales
      10m
    • Mecanismos de atención
      11m
    • Test de Autoevaluación
    • ¿Qué es el Transfer Learning?
      8m
    • ¿Cómo adoptar un modelo a una tarea?
      8m
    • Modelos multilingüe: MUSE y BERT
      6m
    • Herramientas de NLP preentrenadas. Ejemplo: KeyBERT
      15m
    • Práctica con datos reales
      15m
    • Test de Autoevaluación
    • Conclusiones y próximos pasos
      1m
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Dudas frecuentes

1

¿Cuándo comienza la formación?

En OpenWebinars las formaciones no tienen fecha de inicio y de final.

Cada curso tiene una fecha de publicación y desde ese día estarán 100% disponible todos los contenidos del curso para los usuarios suscritos a alguno de nuestros planes.

2

¿Puedo obtener un diploma que acredite mis conocimientos?

Efectivamente, una vez superada cada formación, podrás descargarte el diploma acreditativo de cada una de ellas. Añádelas a tu CV y mejora tu perfil para las empresas.

También podrás obtener un diploma de nivel superior al superar todas las formaciones de la lista.

3

¿Cuál es el precio?

En OpenWebinars no vendemos formaciones.

Tenemos diferentes tipos de suscripciones, que te dará acceso completo a todas las formaciones de la plataforma y a las nuevas que vamos lanzando, siempre y cuando tu suscripción esté activa (como Spotify con la música o Netflix con las películas y series).

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Descubre el poder de asociar el Aprendizaje Automático y el Procesamiento del Lenguaje Natural gracias a esta formación, pensada para aprender de una forma teórica y práctica. Aprenderás a aplicar técnicas avanzadas de Aprendizaje Automático para resolver complejos desafíos de Procesamiento del Lenguaje Natural, lo que te preparará en uno de los campos más innovadores de la tecnología.

El curso comienza con una introducción a los fundamentos del PLN y el Aprendizaje Automático, para sentar una sólida base sobre la que seguir avanzando. Exploraremos cómo el PLN utiliza redes neuronales, tanto recurrentes como convolucionales, para mejorar la interpretación del lenguaje, y te adentrarás en el impactante mundo del Transfer Learning, aprendiendo a adaptar modelos preentrenados, como MUSE y BERT, para tareas específicas.

Gracias a los ejercicios prácticos propuestos, podrás aplicar directamente lo aprendido previamente en la clasificación de textos y el uso de herramientas preentrenadas en PLN, como KeyBERT. Además, aprenderás cómo estos modelos pueden ser utilizados para analizar y entender mejor los datos de texto, lo que te ayudará a comprender cómo las técnicas modernas de PLN están transformando la industria.

Al finalizar este curso habrás aprendido de forma teórica, además de prácticas, a implementar soluciones de PLN eficaces. Estarás preparado para superar los retos actuales del procesamiento de lenguaje natural con una perspectiva de aprendizaje automático, desde mejorar los sistemas de respuesta automática hasta desarrollar análisis avanzados de sentimientos y mucho más.

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