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

Número de participantes


Precio por Participante​

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