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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