NLP Modelos y Algoritmos

El módulo 1, "Conceptos básicos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo", introduce a los estudiantes en los fundamentos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Con un enfoque práctico, los participantes explorarán nociones básicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, así como su aplicación en NLP utilizando Python y las librerías relevantes. La evaluación del módulo permite a los estudiantes medir su comprensión y aplicar los conocimientos adquiridos.

El módulo 2, "Algoritmos de aprendizaje automático para Procesamiento de Lenguaje Natural", se centra en la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático en NLP. Los participantes revisarán modelos de aprendizaje automático, diseñarán modelos de NLP y aprenderán a construir modelos basados en aprendizaje automático. Este módulo proporciona una comprensión profunda de cómo utilizar algoritmos de aprendizaje automático para abordar problemas de NLP.

El módulo 3, "Redes neuronales para Procesamiento de Lenguaje Natural", sumerge a los estudiantes en el mundo de las redes neuronales aplicadas al procesamiento de lenguaje natural. Desde una introducción a las redes neuronales hasta la puesta en producción de una red neuronal artificial, este módulo proporciona un enfoque detallado en el uso de redes neuronales en NLP. La evaluación del módulo permite a los participantes consolidar su comprensión de las redes neuronales aplicadas a NLP.

El módulo 4, "Ensamble de modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural", explora la construcción y aplicación de modelos basados en ensambles en NLP. Los participantes aprenderán sobre el transformer, ensambles en NLP y cómo armar modelos basados en ensambles para abordar desafíos específicos en el procesamiento de lenguaje natural. Este módulo ofrece una visión integral de la aplicación de modelos de ensambles en NLP.