Temario del curso

Introducción a Natural Language Processing (NLP)

  • Visión general de la PNL y sus aplicaciones
  • Componentes clave: sintaxis, semántica y pragmática
  • El papel de la NLU dentro de la PNL

Entendiendo los conceptos de NLU

  • Definición y alcance de la Comprensión del Lenguaje Natural
  • Diferencias entre NLU y NLP
  • Algoritmos básicos utilizados en NLU

Técnicas básicas de NLU

  • Tokenización y segmentación de oraciones
  • Reconocimiento de entidades con nombre (NER)
  • Análisis de sentimientos y clasificación de textos

Modelado del lenguaje en NLU

  • Introducción a los modelos estadísticos y de lenguaje neuronal
  • Exploración de incrustaciones de palabras y modelos contextuales
  • Aplicaciones de los modelos lingüísticos en las tareas de NLU

Desafíos en NLU

  • Ambigüedad en el lenguaje natural
  • Comprensión contextual y desambiguación
  • Tratar con lenguajes de bajos recursos

Aplicaciones de NLU

  • NLU en chatbots y asistentes virtuales
  • Extracción de información a partir de texto no estructurado
  • Casos de estudio en diversas industrias

Tendencias futuras en NLU

  • Avances en aprendizaje profundo para NLU
  • Técnicas emergentes en la comprensión contextual
  • El futuro de la comunicación entre humanos e IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de programación (Python)
  • Interés por la IA y las tecnologías lingüísticas

Audiencia

  • Principiantes en IA
  • Estudiantes de ciencia de datos
  • Entusiastas de la tecnología
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