Temario del curso
Introducción al aprendizaje profundo para la Comprensión del Lenguaje Natural
- Diferencias entre CLN y PLN
- Aplicaciones del aprendizaje profundo en el procesamiento lingüístico
- Problemas específicos que enfrentan los modelos de CLN
Arquitecturas complejas aplicadas a la CLN
- Mecanismos de atención y transformadores
- Redes neuronales recurrentes para el análisis semántico
- Rol fundamental de los modelos preentrenados en tareas de comprensión lingüística
Comprensión semántica mediante aprendizaje profundo
- Diseño de modelos para el análisis semántico
- Aprovechamiento de representaciones contextuales en la CLN
- Técnicas de cálculo de similitud semántica y relaciones lógicas entre frases<\/li>
Métodos avanzados en el campo de la CLN
- Modelos secuencia a secuencia orientados a la comprensión contextual
- Técnicas basadas en aprendizaje profundo para el reconocimiento de intenciones lingüísticas
- Aplicaciones del aprendizaje por transferencia en tareas de CLN
Evaluación de modelos de Comprensión del Lenguaje Natural
- Indicadores para evaluar el rendimiento de dichos modelos
- Manejo de posibles sesgos y errores en los sistemas basados en aprendizaje profundo<\/li>
- Estrategias para mejorar la capacidad interpretativa de estos modelos
Optimización y escalabilidad de sistemas CLN
- Metodologías para optimizar el rendimiento en tareas a gran escala
- Aprovechamiento eficiente de recursos computacionales
- Técnicas de compresión y cuantización aplicadas a los modelos de CLN
Perspectivas futuras del aprendizaje profundo en el ámbito de la Comprensión del Lenguaje Natural
- Evolución esperada de los modelos transformadores y lenguajes artificiales
- Tendencias emergentes como la integración multimodal en estos sistemas
- Desarrollo tecnológico más allá del PLN, centrado en inteligencia contextual y semántica
Resumen general y próximos pasos recomendados
Requerimientos
- Conocimientos avanzados sobre el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
- Experiencia práctica con frameworks de aprendizaje profundo
- Dominio básico de las arquitecturas de redes neuronales
Público objetivo
- Científicos de datos
- Investigadores en inteligencia artificial
- Ingenieros especializados en aprendizaje automático
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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Reseñas (2)
La capacitación estuvo bien organizada y planificada, y salí de ella con conocimientos sistemáticos y una buena visión de los temas que abordamos
Magdalena - Samsung Electronics Polska Sp. z o.o.
Curso - Deep Learning with TensorFlow 2
Traducción Automática
Me gustó mucho el final donde tuvimos la oportunidad de experimentar con CHAT GPT. La sala no estaba muy bien preparada para esto; en lugar de una gran mesa, varias mesas pequeñas nos habrían permitido formar grupos pequeños y generar ideas de manera más efectiva.
Nola - Laramie County Community College
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