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は、プログラミング、人工知能、データサイエンス、テクノロジーの専門家からなる国際的なチームであり、これらの分野で世界最高峰の人気コースを手がけるキリル・エレメンコ（Kirill Eremenko）とハデリン・デ・ポンテヴェス（Hadelin de Pontevés）によって設立されました。数百万人の受講生と20名以上の多分野にわたる専門家チームを擁し、私たちのミッションは、あらゆるレベルの人々が関連するテクノロジー・スキルを習得できるよう、実践的で高品質なトレーニングを提供することです。2018年からは、Juan Gabriel GomilaおよびFrogames Formaciónとの協力により、スペイン語でのコース提供を開始し、スペイン語圏のコミュニティに最高の教育コンテンツをお届けしています。
数学者であり、Unity認定インストラクター、そしてUdemyやPlatziなどのさまざまなプラットフォームで世界中の60万人以上の学生を指導してきたオンラインインストラクター。Frogames FormaciónのCEOであり、このプラットフォームの推進者として、数学、機械学習、ゲーム開発、AI、ブロックチェーンなどの分野で自身の持つすべての知識を提供している。
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