Por Jose R. Zapata
Que aprenderán
- Desarrollar aplicaciones de NLP listas para producción
- Entender los conceptos y técnicas fundamentales de NLP y minería de texto
- Aplicar técnicas de pre-procesamiento de texto para mejorar la calidad de los datos
- Utilizar modelos de lenguaje y técnicas avanzadas como Transformers y LLMS para resolver problemas de NLP
- Desarrollar aplicaciones prácticas de NLP en diversas áreas como análisis de sentimientos, clasificación de texto, y generación de texto
- Comprender las tendencias actuales y futuras en el campo de NLP y minería de texto
Contenido General
- Proyectos de NLP
- Herramientas de desarrollo (Ambiente virtual, Manejo dependencias)
- Procesamiento básico de texto (Python,Pandas)
- Pre-procesamiento de texto (Limpieza, Normalización, Tokenización, Stopwords, Stemming, Lemmatización)
- Representación de texto (Bag of Words, TF-IDF, Word Embeddings)
- Aplicaciones básicas de Machine Learning en texto
- Mecanismos de Atención y Transformers
- LLMS - Large Language Models
- Aplicaciones de NLP + Transformers y LLMS (Clasificación de texto, Análisis de sentimientos, Modelos de lenguaje)