Certificación Profesional en NLP
Certificación Profesional en NLP
$845,000
$845,000
Descubre los secretos para comprender y aplicar los fundamentos del NLP en una amplia gama de contextos. Desde resolver problemas comunes hasta implementar los últimos modelos NLP, como Transformers Networks y Retrieval Augmented Generation (RAG). Convierte tus habilidades en resultados tangibles: crea chatbots inteligentes, genera textos sorprendentes y optimiza el rendimiento de tus modelos con técnicas de vanguardia como Prompt Engineering y Control de Flujo.
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Duración:
Modalidad:
Precio:
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Medios de pago:
Perfil del participante
Data Scientists o profesionales afines con conocimientos equivalentes a los obtenidos en la certificación avanzada de deep learning.
Objetivos
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y sus aplicaciones.
- Identificar y resolver problemas comunes de NLP utilizando enfoques tradicionales y actuales.
- Implementar modelos de NLP utilizando técnicas como clasificación bayesiana, modelos BoW, modelos secuenciales, topic modeling, vectores semánticos estáticos, redes recurrentes, mecanismos de atención, Transformers Networks, modelos de lenguaje (LM), traducción automática, Image Captioning y vectores semánticos contextuales.
- Aplicar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) para tareas como chatbots, generación de texto, resumen y respuesta a preguntas.
- Utilizar frameworks de desarrollo como Langchain y LlamaIndex para el desarrollo de aplicaciones NLP.
Aplicar técnicas de Prompt Engineering y Control de Flujo para optimizar el rendimiento de los modelos NLP. - Implementar Retrieval Augmented Generation (RAG) para mejorar la generación de texto.
Conocimientos minimos para cursar el programa
Inglés.
Plan de estudios
MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN AL NLP
- Definición y objetivos del NLP
- Problemas de NLP
- Enfoque clásico vs. enfoque actual
MÓDULO 2: NLP TRADICIONAL
- Clasificación Bayesiana
- Modelos Bag-of-Words (BoW)
- Modelos secuenciales
- Topic modeling
- Vectores semánticos estáticos
MÓDULO 3: NLP CON REDES NEURONALES
- Redes Recurrentes (RNNs)
- Mecanismos de Atención
- Transformers Networks
- Clasificación de texto
- Part of Speech Tagging (POS Tagging)
- Reconocimiento de entidades nombradas (NER)
- Modelos de lenguaje (LM)
- Traducción automática
- Image Captioning
- Vectores semánticos contextuales
MÓDULO 4: LLMS (LARGE LANGUAGE MODELS)
- Evolución de los modelos de lenguaje
- Estado del arte en LLMs
- Chatbots
- Frameworks de desarrollo: Langchain, LlamaIndex
- Prompt Engineering
- Control de flujo
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
EVALUACIÓN
- Trabajos prácticos (70%)
- Preguntas de seguimiento (30%)
Cuerpo Docente
Certificación Profesional en NLP
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