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Duración 14 horas
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.
