# Bert
**Source:** https://ja.cursos.frogamesformacion.com/courses/bert
**Language:** Japanese

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Aprende BERT, el algoritmo de NLP más avanzado de Google

- Has oído hablar de BERT y los modelos de lenguaje, pero entiendes cómo funcionan ni cómo empezar a utilizarlos en tus propios proyectos.
- La mayoría de tutoriales asumen demasiados conocimientos previos o se centran únicamente en copiar código sin explicar la teoría que hay detrás.
- Quieres aprender NLP modercon Python, pero te frena la complejidad de TensorFlow, las dependencias y la configuración del entorantes incluso de empezar a programar.

これらの課題に共感するなら、このコースはあなたに最適です。

## Curso de BERT con Python: domina el procesamiento del lenguaje natural (NLP) desde cero

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 solo cómo utilizar el modelo, sitambién 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 entorde 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.

## ルートのコース

### 難易度

### 時間

### 総受講生数

### 平均評価

### 要件

- Conocimientos de Python y nociones básicas de TensorFlow.
- Conceptos de álgebra lineal, probabilidad, estadística y cálculo a nivel intermedio.
- Un ordenador con conexión a Internet y ganas de aprender mediante ejemplos prácticos.
- Interés por el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los modelos de lenguaje modernos.

### 対象者

- Desarrolladores que quieran especializarse en procesamiento del lenguaje natural (NLP).
- Ingenieros, científicos y analistas de datos interesados en modelos de lenguaje modernos.
- Estudiantes de Inteligencia Artificial que busquen profundizar en BERT y sus aplicaciones.
- Cualquier profesional con conocimientos de Python que quiera incorporar NLP avanzado a sus proyectos.

## 学習内容

01

#### Comprender BERT desde sus fundamentos

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.

02

#### Entender la arquitectura Transformer

Aprende cómo BERT procesa el lenguaje utilizando atención bidireccional y qué lo diferencia de modelos tradicionales como las RNN y las CNN.

03

#### Preparar datos de texto correctamente

Utiliza las herramientas de tokenización de BERT para limpiar, transformar y preparar conjuntos de datos de texto listos para entrenar modelos de IA.

04

#### Aplicar Fine-Tuning sobre BERT

Aprende a reutilizar modelos preentrenados y adaptarlos a tareas específicas para obtener un rendimiento excelente con menos datos y tiempo de entrenamiento.

05

#### Desarrollar aplicaciones reales de NLP

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.

06

#### Trabajar con TensorFlow y Google Colab

Implementa todos los ejemplos utilizando TensorFlow 2 y Google Colab, evitando problemas de instalación y aprovechando un entormodery preparado para Deep Learning.

07

#### Utilizar TensorFlow Hub y Google Research

Aprende a descargar, explorar e integrar modelos preentrenados y recursos oficiales para acelerar el desarrollo de proyectos de NLP.

08

#### Crear modelos personalizados

Construye capas y arquitecturas propias que incorporen BERT como base para resolver problemas específicos de procesamiento del lenguaje natural.

09

#### Dominar BERT de principio a fin

Combina la teoría con la práctica para comprender, implementar y adaptar ude los modelos de lenguaje más influyentes de la historia de la Inteligencia Artificial.

## コース内容

![Ligency](https://import.cdn.thinkific.com/630745/BSJYnaIjTM62FOnpvV5w_ligency.png)

#### あなたの講師

## Ligency

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。

AIとテクノロジーの専門家 

国際的なトレーニング 

+400万人の受講生

![フアン・ガブリエル・ゴミラ](https://import.cdn.thinkific.com/cdn-cgi/image/width=250,dpr=2,onerror=redirect/630745/M12G4V2tTOKA04tvF2Px_IMG_5471%202.jpg)

#### あなたの講師

## フアン・ガブリエル・ゴミラ

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。

Unity Certified 

数学者 

50万人以上の受講生

受講生の感想 

## 受講者の声

完全版コース 

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