Deep Learning

Introducción al PLN

Esta formación sobre Procesamiento del Lenguaje Natural te ofrece una completa introducción a uno de los campos más fascinantes de la actualidad. Desde la comprensión de los conceptos básicos hasta aplicar técnicas avanzadas en datos reales, te prepara para que poder aplicar PLN en diversos contextos profesionales.
4.6 (7 valoraciones)
2 horas y 15 minutos · Curso
Introducción al PLN

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:

  • 5
  • 4
  • 3
  • 2
  • 1
4.6
7 valoraciones

Contenido del curso:

    • Presentación
      1m
    • Concepto de Procesamiento de Lenguaje Natural
      6m
    • Principales tareas de PLN
      8m
    • Aplicaciones de PLN en vida e industria
      8m
    • Ética y PLN
      8m
    • Test de Autoevaluación
    • Principales técnicas de procesamiento de texto
      7m
    • Práctica con Python
      13m
    • Test de Autoevaluación
    • Bag-of-Words
      12m
    • Modelos de n-gramas
      7m
    • Test de Autoevaluación
    • Concepto de Embedding
      9m
    • Principales Embeddings disponibles
      8m
    • Conexión vía Python con distintos Embeddings
      15m
    • Test de Autoevaluación
    • Carga de conjunto de datos y preprocesamiento de textos
      7m
    • Introducción al Análisis de Sentimientos
      6m
    • Análisis de Sentimiento de reseñas de hoteles
      12m
    • 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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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.

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