Domina las técnicas modernas de procesamiento del lenguaje natural implementando modelos de clasificación y Seq2Seq con Transformers y TensorFlow 2 en Google Colab.
El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) se ha convertido en una de las áreas con mayor crecimiento dentro de la inteligencia artificial. Empresas de todos los sectores utilizan modelos capaces de comprender, clasificar, traducir y generar texto para desarrollar chatbots, asistentes virtuales, sistemas de análisis de sentimiento, traducción automática, motores de búsqueda inteligentes y soluciones de automatización. En este curso aprenderás a desarrollar este tipo de aplicaciones utilizando Python, TensorFlow 2 y Google Colab, sin complicaciones de instalación.
A lo largo del curso descubrirás cómo construir modelos modernos de Procesamiento del Lenguaje Natural empleando redes neuronales y arquitecturas Transformer, la tecnología que ha revolucionado el campo del NLP y que sirve de base para modelos como ChatGPT, Gemini o Claude. Partiendo de conceptos fundamentales, implementarás soluciones capaces de analizar texto, clasificar documentos y traducir idiomas utilizando técnicas actuales de aprendizaje profundo.
El aprendizaje está completamente orientado a la práctica. Desarrollarás proyectos reales como un sistema de análisis de sentimiento basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y un modelo de traducción automática utilizando Transformers. Además de comprender la teoría, aprenderás a implementar, entrenar y evaluar modelos que podrás adaptar posteriormente a tus propios proyectos profesionales.
Todo el contenido se desarrolla en Google Colab utilizando TensorFlow 2, por lo que podrás comenzar a programar desde el primer día sin preocuparte por configuraciones complejas o problemas de compatibilidad. Si buscas adquirir una base sólida en NLP moderno con Python y aprender las tecnologías que impulsan las aplicaciones de inteligencia artificial actuales, este curso te proporcionará las habilidades necesarias para afrontar proyectos reales con confianza.
Aprende cómo los ordenadores procesan, representan e interpretan el lenguaje humano mediante técnicas modernas de Procesamiento del Lenguaje Natural.
Crea, limpia y preprocesa conjuntos de datos de texto para entrenar modelos de NLP de forma eficiente y obtener mejores resultados.
Desarrolla una Red Neuronal Convolucional (CNN) para resolver tareas de clasificación de texto, como el análisis de sentimiento.
Implementa desde cero un Transformer y comprende por qué revolucionó las tareas de traducción automática y procesamiento secuencia a secuencia.
Descubre cómo funciona el mecanismo de atención (Attention) y por qué es la base de los modelos de lenguaje más avanzados de la actualidad.
Diseña capas, modelos y procesos de entrenamiento personalizados para desarrollar soluciones de NLP adaptadas a cualquier problema.
Aprende cuándo utilizar CNN, Transformers u otros modelos de Deep Learning según la tarea de Procesamiento del Lenguaje Natural.
Implementa todos los proyectos utilizando Google Colab y TensorFlow 2, sin preocuparte por instalaciones ni problemas de compatibilidad.
Construye proyectos completos de análisis de sentimiento y traducción automática que podrás utilizar como base para aplicaciones del mundo real.
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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