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Temario del curso

Introducción al PLN

  • ¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural?
  • Importancia del PLN en aplicaciones modernas de IA.
  • Bibliotecas populares para PLN: NLTK, SpaCy, Hugging Face.

Técnicas de Preprocesamiento de Texto

  • Tokenización y eliminación de palabras vacías.
  • Stemming y lematización.
  • Técnicas de normalización de texto.

Análisis de Sentimientos

  • Introducción al análisis de sentimientos.
  • Realización de análisis de sentimientos con NLTK.
  • Uso de SpaCy para análisis de sentimientos avanzado.

Técnicas Avanzadas de PLN

  • Reconocimiento de entidades nombradas (NER).
  • Clasificación de texto.
  • Modelado de lenguaje con modelos preentrenados.

Trabajo con Google Colab

  • Introducción al entorno de Google Colab.
  • Configuración y gestión de proyectos de PLN en Colab.
  • Colaboración en tareas de PLN en Colab.

Aplicaciones del PLN en el Mundo Real

  • PLN en salud, finanzas y atención al cliente.
  • Uso de PLN para chatbots y asistentes virtuales.
  • Tendencias futuras en investigación de PLN.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de procesamiento del lenguaje natural.
  • Familiaridad con la programación en Python.
  • Experiencia con Notebooks de Jupyter o entornos similares.

Público Objetivo

  • Científicos de datos.
  • Desarrolladores con experiencia en Python.
  • Entusiastas de la IA.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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