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Temario del curso

Introducción al análisis de sentimientos

  • Fundamentos del análisis de sentimientos.
  • Desafíos y oportunidades en el análisis de sentimientos.
  • Vista general de los LLMs y sus capacidades.

LLMs y comprensión del lenguaje natural

  • Análisis detallado de la arquitectura de los LLMs.
  • Comprensión del contexto y los sentimientos mediante LLMs.
  • Preprocesamiento de datos para el análisis de sentimientos.

Construcción de modelos de análisis de sentimientos con LLMs

  • Entrenamiento de LLMs para el análisis de sentimientos.
  • Ajuste fino (fine-tuning) de modelos para dominios específicos.
  • Ejercicios prácticos sobre el entrenamiento de modelos.

Análisis de redes sociales con LLMs

  • Recopilación de datos de redes sociales para análisis.
  • Seguimiento en tiempo real del sentimiento en plataformas sociales.
  • Casos de estudio sobre análisis de sentimientos en redes sociales.

Análisis de sentimientos en comentarios de clientes

  • Extracción de información relevante a partir de reseñas y encuestas de clientes.
  • Mejora del servicio al cliente mediante el análisis de sentimientos.
  • Taller sobre análisis de comentarios.

Temas avanzados en análisis de sentimientos

  • Dirección de la ironía, sarcasmo y emociones complejas.
  • Análisis de sentimientos entre diferentes idiomas.
  • Tendencias futuras del análisis de sentimientos con LLMs.

Consideraciones éticas y mitigación de sesgos

  • Implicaciones éticas del análisis de sentimientos.
  • Identificación y mitigación de sesgos en los modelos.
  • Uso responsable del análisis de sentimientos.

Proyecto y evaluación

  • Análisis de sentimientos a partir de un conjunto de datos seleccionado.
  • Evaluaciones entre pares y discusiones grupales.
  • Evaluación final y retroalimentación.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de conceptos de aprendizaje automático.
  • Experiencia en preprocesamiento y análisis de datos textuales.
  • Conocimientos de programación en Python.

Público objetivo

  • Científicos y analistas de datos.
  • Profesionales del marketing.
  • Gerentes de producto.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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