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Temario del curso
Introducción a la comprensión semántica y la IA contextual
- Visión general de la NLU y su papel en la IA
- Comprensión semántica en sistemas de IA
- IA contextual y sus aplicaciones
Modelos avanzados para NLU
- Transformers y su arquitectura
- Modelos preentrenados: BERT, GPT, T5
- Ajuste fino de modelos para la comprensión semántica
Técnicas de IA contextual
- Comprensión del contexto en el procesamiento del lenguaje
- Técnicas de incrustación contextual (contextual embedding)
- Aplicaciones de la IA contextual en escenarios reales
Análisis semántico en IA
- Técnicas para el análisis sintáctico-semántico (semantic parsing)
- Uso de la IA para comprender el significado y la intención
- Desafíos en el análisis semántico
Aplicaciones de NLU en sistemas de IA
- Mejora de las interacciones de chatbots mediante la comprensión semántica
- Sistemas de IA para traducción y resumen de lenguaje
- Análisis de sentimiento y reconocimiento de intención en NLU
Consideraciones éticas y desafíos en la NLU
- Sesgo en los modelos de lenguaje y la comprensión semántica
- Aspectos éticos al desplegar IA contextual
- Abordaje de las limitaciones de los sistemas de NLU
Direcciones futuras en la comprensión semántica y la IA contextual
- Tendencias emergentes en la investigación de NLU
- Avances en el aprendizaje profundo para la IA contextual
- Desarrollo de modelos de NLU más sofisticados e interpretables
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático e IA
Audiencia objetivo
- Investigadores en PLN (NLP)
- Especialistas en IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
14 Horas
