Programa del Curso

Introducción a la PLN

  • ¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)?
  • Importancia del PLN en las aplicaciones modernas de IA
  • Bibliotecas populares para PLN: NLTK, SpaCy, Hugging Face

Técnicas de Preprocesamiento de Texto

  • Tokenización y eliminación de palabras vacías
  • Raizalización y lematización
  • Técnicas de normalización de texto

Sentiment Analysis

  • Introducción al análisis de sentimientos
  • Realizar análisis de sentimientos con NLTK
  • Uso de SpaCy para un análisis de sentimientos avanzado

Técnicas Avanzadas de PLN

  • Reconocimiento de entidades nombradas (REN)
  • Clasificación de texto
  • Modelado lingüístico con modelos pre-entrenados

Trabajando con Google Colab

  • Introducción al entorno de Google Colab
  • Configuración y gestión de proyectos de PLN en Colab
  • Colaboración en tareas de PLN en Colab

Aplicaciones Prácticas del PLN

  • PLN en atención médica, finanzas y apoyo al cliente
  • Uso del PLN para chatbots y asistentes virtuales
  • Tendencias futuras en la investigación de PLN

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de conceptos de procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Familiaridad con Python programación
  • Experiencia con Jupyter Notebooks o entornos similares

Publito Objetivo

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores con experiencia en Python
  • Enthusiastas de la IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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