Curso ONLINE

Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural

Impartido por Layla Scheli, Analista de BI, Big Data y Data Science en Iosper
Inicio: 8 Febrero 2024
1 mes
4.6

Presentación del curso

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) estudia el uso de algoritmos y estructuras de datos para el procesamiento automático del lenguaje humano. Es una rama de las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Lingüística Computacional, que sirve tanto para el desarrollo de aplicaciones prácticas que utilicen tecnología basada en lenguaje humano, como para el estudio de los problemas fundamentales de la lingüística teórica y las ciencias cognitivas.

En esta Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural haremos una introducción a las diferentes tareas que componen el PLN, y los diferentes enfoques computacionales para encararlas. Haremos énfasis especialmente en el trabajo basado en corpus y en el uso de algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning).

Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) estudia el uso de algoritmos y estructuras de datos para el procesamiento automático del lenguaje humano. Es una rama de las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Lingüística Computacional, que sirve tanto para el desarrollo de aplicaciones prácticas que utilicen tecnología basada en lenguaje humano, como para el estudio de los problemas fundamentales de la lingüística teórica y las ciencias cognitivas.

En esta Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural haremos una introducción a las diferentes tareas que componen el PLN, y los diferentes enfoques computacionales para encararlas. Haremos énfasis especialmente en el trabajo basado en corpus y en el uso de algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning).

Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.

¿Qué aprenderás en este curso?

Al finalizar el Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural serás perfectamente capaz de:

  • Saber analizar e interpretar los problemas computacionales del PLN.
  • Saber proponer soluciones específicas basadas en PLN, implementarlas y evaluarlas.

¿Para quién es este curso?

El Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:

  • Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
  • Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
  • Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología

El curso incluye:

  • 3 clases (1 mes)

  • 3 sprint semanales

  • Masterclass y/o tutorias

  • 1 proyecto

  • Diploma IEBS

  • Bolsa de empleo

Plan de estudios

Contenidos del curso:

  • Bienvenida y presentación
Tema 1: Modelos lógicos de PLN

Resumen

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) estudia el uso de algoritmos y estructuras de datos para el procesamiento automático del lenguaje humano. Es una rama de las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Lingüística Computacional, que sirve tanto para el desarrollo de aplicaciones prácticas que utilicen tecnología basada en lenguaje humano, como para el estudio de los problemas fundamentales de la lingüística teórica y las ciencias cognitivas.

En esta clase daremos una introducción a las diferentes tareas que componen el PLN, para entender el contexto general y nos centraremos en el procesamiento básico de textos.

En la siguiente clase veremos todo lo relacionado con el modelado del lenguaje y las aplicaciones o usos habituales de PLN.

Objetivos

El objetivo de la clase es que el alumno tenga un conocimiento general del campo de PLN, y sea capaz de comprender problemas computacionales.

 

Temario

  • Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural
    • Extracción de información, traducción automática y avances tecnológicos (I)
    • Avances tecnológicos (II) la ambigüedad en el PLN
    • Otras razones por las que es difícil la interpretación del lenguaje natural
    • Avanzando en este problema...
  • Expresiones Regulares
    • Expresiones Regulares: Disyunciones
    • Errores y resumen
    • Expresiones Regulares: Tester (I)
    • Expresiones Regulares: Tester (II)
  • Word
    • Tokenización: Normalización del texto
    • Tokenización: Problemas de lenguaje
    • Normalización y Stemming
    • Segementación de oraciones y árboles de decisión
  • ¡Ahora te toca a tí!
    • Práctica
  • Cierre
    • Recursos
Tema 2: Modelos Probabilísticos de PLN

Resumen

Una vez realizado un primer acercamiento a la introducción a las diferentes tareas que componen el PLN, donde tomamos contacto con el contexto general y el procesamiento básico de textos, en esta clase daremos una introducción a las diferentes tareas que componen el PLN, y los diferentes enfoques computacionales para encararlas. 

Haremos énfasis especialmente en el trabajo basado en corpus y en el uso de algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning).

 

Objetivos

El objetivo de la clase es que el alumno tenga un conocimiento general del campo de PLN, y sea capaz de comprender problemas computacionales de PLN, analizarlos, proponer soluciones, implementarlas y evaluarlas.

 

Temario

  • N-Gramas
    • Introducción a los N-Gramas (I)
    • Introducción a los N-Gramas (II)
    • Estimando probabilidades de los N-Gramas
  • Evaluación y perplejidad
    • Evaluación: ¿qué tan bueno es nuestro modelo?
    • Evaluación extrínseca de modelos N-Gramas
    • Perplejidad
    • La perplejidad como factor de ramificación
  • Generalización y ceros
    • Los peligros del sobreajuste
  • ¡Ahora te toca a tí!
    • Práctica
  • Aplicaciones comunes
    • Aplicaciones comunes
  • Cierre
    • Recursos
Tema 3: Uso de la PLN

Temario

  • Uso de la PLN
    • Introducción a casos de uso en PLN
    • PLN con ML
    • Práctica. Sentiment Analysis
    • PLN con LSTM
    • Práctica. Generación de Texto con LSTM
    • PLN con Transformers
    • Investigación en PLN

Experto

Layla Scheli

Analista de BI, Big Data y Data Science en Iosper

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