Curso ONLINE
Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural
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:
Plan de estudios
Contenidos del curso:
- Bienvenida y presentación
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
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
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
Nuestros alumnos opinan
¿Por qué elegirnos?
Descubre lo que nos diferencia
El 95% de nuestros alumnos está trabajando o emprende cuando finaliza sus estudios
Somos la mayor comunidad de profesionales digitales del mundo
Expertos en formación online: más de 10 años liderando la innovación del elearning
El 95% de nuestros alumnos consiguen mejorar su situación al finalizar sus estudios
Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural
U$S 510
Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural