Descubre cómo funciona BERT e impleméntalo en Python para construir soluciones avanzadas de NLP, incluyendo sistemas automáticos de preguntas y respuestas.
BERT revolucionó el procesamiento del lenguaje natural al cambiar la forma en que los modelos de inteligencia artificial comprenden el contexto y el significado de un texto. En este curso aprenderás cómo funciona este modelo, desde sus fundamentos teóricos hasta su implementación práctica con Python, TensorFlow y Google Colab, sin necesidad de configuraciones complejas.
El curso está diseñado para que puedas seguirlo incluso si nunca has trabajado con modelos de NLP. Comenzaremos repasando los conceptos esenciales y la evolución de las técnicas de procesamiento del lenguaje natural hasta llegar a BERT, explicando cada paso de forma clara para que entiendas no solo cómo utilizar el modelo, sino también por qué funciona.
A lo largo de las lecciones implementarás BERT en Python utilizando las herramientas más modernas del ecosistema de aprendizaje profundo. Trabajarás con TensorFlow y Google Colab para centrarte en aprender y experimentar, evitando problemas de instalación, compatibilidad o configuración del entorno de desarrollo.
Además de comprender la teoría, aplicarás BERT a problemas reales de procesamiento del lenguaje natural, como clasificación de texto, análisis semántico o sistemas automáticos de preguntas y respuestas. Al finalizar el curso tendrás una base sólida para incorporar modelos de lenguaje avanzados en tus propios proyectos de inteligencia artificial.
Descubre la evolución del procesamiento del lenguaje natural y entiende por qué BERT revolucionó el NLP y marcó un antes y un después en la Inteligencia Artificial.
Aprende cómo BERT procesa el lenguaje utilizando atención bidireccional y qué lo diferencia de modelos tradicionales como las RNN y las CNN.
Utiliza las herramientas de tokenización de BERT para limpiar, transformar y preparar conjuntos de datos de texto listos para entrenar modelos de IA.
Aprende a reutilizar modelos preentrenados y adaptarlos a tareas específicas para obtener un rendimiento excelente con menos datos y tiempo de entrenamiento.
Implementa soluciones basadas en BERT para clasificación de texto, análisis semántico, sistemas de preguntas y respuestas y otras tareas habituales del procesamiento del lenguaje natural.
Implementa todos los ejemplos utilizando TensorFlow 2 y Google Colab, evitando problemas de instalación y aprovechando un entorno moderno y preparado para Deep Learning.
Aprende a descargar, explorar e integrar modelos preentrenados y recursos oficiales para acelerar el desarrollo de proyectos de NLP.
Construye capas y arquitecturas propias que incorporen BERT como base para resolver problemas específicos de procesamiento del lenguaje natural.
Combina la teoría con la práctica para comprender, implementar y adaptar uno de los modelos de lenguaje más influyentes de la historia de la Inteligencia Artificial.
Ligency Team est une équipe internationale d'experts en programmation, intelligence artificielle, science des données et technologie, fondée par Kirill Eremenko et Hadelin de Pontevés, créateurs de certains des cours les plus populaires au monde dans ces disciplines. Avec des millions d'étudiants et une équipe pluridisciplinaire de plus de 20 professionnels, notre mission est d'offrir une formation pratique et de haute qualité qui aide les personnes de tous niveaux à développer des compétences technologiques pertinentes. Depuis 2018, nos cours sont disponibles en espagnol grâce à la collaboration avec Juan Gabriel Gomila et Frogames Formación, rapprochant le meilleur contenu éducatif de la communauté hispanophone.
Matemático, Instructor Certificado de Unity, e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
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