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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