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Temario del curso

Introducción a la Comprensión Semántica y la IA Contextual

  • Panorama general de la NLU y su papel en la IA
  • Comprensión semántica en sistemas de IA
  • IA contextual y sus aplicaciones

Modelos Avanzados para NLU

  • Transformadores y su arquitectura
  • Modelos preentrenados: BERT, GPT, T5
  • Ajuste fino de modelos para la comprensión semántica

Técnicas de IA Contextual

  • Comprensión del contexto en el procesamiento del lenguaje
  • Técnicas de inserción contextual (embedding)
  • Aplicaciones de la IA contextual en escenarios del mundo real

Análisis Semántico en IA

  • Técnicas para el análisis semántico
  • Uso de la IA para comprender el significado y la intención
  • Desafíos en el análisis semántico

Aplicaciones de NLU en Sistemas de IA

  • Mejora de las interacciones de chatbots con comprensión semántica
  • Sistemas de IA para traducción y resumen de textos
  • Análisis de sentimiento y reconocimiento de intención en NLU

Consideraciones Éticas y Desafíos en NLU

  • Sesgo en los modelos de lenguaje y la comprensión semántica
  • Problemas éticos en el despliegue de IA contextual
  • Abordaje de las limitaciones de los sistemas de NLU

Futuras Direcciones en Comprensión Semántica e IA Contextual

  • Tendencias emergentes en la investigación de NLU
  • Avances en el aprendizaje profundo para la IA contextual
  • Desarrollo de modelos de NLU más sofisticados e interpretables

Resumen y Siguientes Pasos

Requerimientos

  • Experiencia en procesamiento del lenguaje natural (NLP)
  • Comprensión básica de conceptos de aprendizaje automático e IA

Público objetivo

  • Investigadores de NLP
  • Especialistas en IA
  • Ingenieros de aprendizaje automático
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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