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Programa del Curso
Introducción a la NLU avanzada
- Visión general de las técnicas avanzadas de NLU
- Desafíos clave para comprender el contexto y la semántica del lenguaje
- NLU en aplicaciones del mundo real
Análisis e interpretación semántica
- Profundización en la representación semántica
- Análisis semántico y semántica de fotogramas
- Uso de incrustaciones y transformadores para la comprensión semántica
Reconocimiento y clasificación de intenciones
- Comprender la intención del usuario en los sistemas conversacionales
- Técnicas para una clasificación precisa de la intención
- Mejora de los modelos de reconocimiento de intenciones con conjuntos de datos del mundo real
Deep Learning en NLU
- Aprovechamiento de las redes neuronales para el modelado del lenguaje
- Técnicas avanzadas utilizando BERT, GPT y otros modelos de transformadores
- Transferencia de aprendizaje para la optimización de NLU
Comprensión contextual en NLU
- Manejo de la ambigüedad en la interpretación lingüística
- Técnicas de desambiguación en modelos NLU
- Uso del contexto para mejorar la precisión en las tareas de NLU
Aplicaciones prácticas de NLU
- NLU en asistentes virtuales y chatbots
- Casos de éxito en atención al cliente y automatización
- Exploración de aplicaciones legales, sanitarias y financieras
Desafíos y tendencias futuras en NLU
- Consideraciones éticas en los sistemas NLU
- Manejo de tareas NLU multilingües
- Tendencias emergentes y oportunidades futuras en la investigación de NLU
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia intermedia con aprendizaje automático
- Familiaridad con las técnicas de procesamiento del lenguaje natural
- Habilidades básicas de programación en Python
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Científicos de datos que trabajan en modelos de lenguaje
14 Horas