En este cursos de NLP (procesamiento de lenguaje natural) aprenderás los fundamentos y comienza a usar los modelos capaces de resumir, crear poemas, analizar sentimientos y más, para luego aplicar los últimos modelos de NLP.
Entiende qué es un modelo pre-entrenado en Procesamiento de Lenguaje Natural, cuáles son sus ventajas, cómo se representan las palabras y cómo puedes descargarlo en tu computadora para comenzar a usarlo.
Tendrás acceso a Atenea nuestra IA que te guiará en tu aprendizaje en todo momento y también contarás con soporte de nuestros instructores, a través de nuestra comunidad.
Este curso te ayuda a comprender los componentes claves de casi cualquier modelo de NLP, como son los embeddings, tokenizadores, formas de presentarle la información y más.
Entiende cómo las palabras son aprendidas por la red neuronal y consideran el contexto, a través de una introducción teórica y luego práctica a Word2Vec (CBOW y SkipGram), GloVe, FastText y Modelos de Lenguaje (Keras)
Encontrarás referencias a modelos comerciales de la industria como GPT-3 de OpenAI y librerías opensource como HuggingFace.
Verás cómo construir un modelo de lenguaje sencillo, desde 0 y paso a paso en Keras, con los textos del Señor de los Anillos.
Queremos que aprendas a asociar y aplicar modelos en situaciones que quizás no fueron pensadas, por eso te explicaremos cómo encarar un proyecto de recomendación de productos con una arquitectura pensada para procesar texto como lo es Word2Vec.
Al finalizar habrás aprendido:
✔ Entender los componentes principales en NLP
✔ Crear y entrenar un modelo NLP desde 0
✔ Qué es y cómo se usa un modelo pre-entrenado
✔ Conocer a qué prestar atención al momento de utilizar estos modelos: desde el pre-procesamiento de texto, hasta la elección de la arquitectura de red neuronal.
Las prácticas incluyen:
Ejercicios sobre textos en español!
Al completar el curso tendrás un certificado de finalización para publicar en Linkedin. Además con Atenea podrás validar lo que aprendiste, haciendo evaluaciones a medida que avances con las lecciones. Tendrás soporte de nuestros instructores en todo momento a través de nuestra comunidad en Discord.
Fundamentos de NLP y embeddings: cómo se representa el texto
Embeddings: Operando con palabras
Language models o modelos de lenguaje
Transfer learning (o transferencia de aprendizaje) con Fastai
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Este curso viene después de nuestros cursos Deep Learning 360 Nivel 1 y Nivel 2, por eso se requiere conocimiento básico de Deep Learning.
Este curso es con Python.
Es recomendable haber realizado antes “Deep Learning 360 Nivel 2”, ya que se da por sabido temas tratados en ese curso.
gensim, fastai, Keras, huggingFace. Además se utiliza Google Colab y gpt3
Son videos grabados. Modalidad online asincrónica: Lo haces a tu ritmo.
Si! A través de nuestra comunidad.
Podrás acceder al curso mientras tu membresía esté activa.
La duración es variable de acuerdo a la experticia y dedicación del alumno/a.
Todas las slides usadas en los videos teóricos y todos los scripts usados en el laboratorio.
No tantos como en los otros cursos, pero sí.
No hay problema, escríbenos aquí indicando tus preguntas.