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Curso de Experto en Procesamiento del Lenguaje Natural (1a Edición)

1.215,00 

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ESTUDIOS

Curso de Experto en Procesamiento del Lenguaje Natural (1a Edición)

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Duración e inicio

Duración de 150h repartidas en 5 meses. Del 5 de marzo al 11 de julio de 2024. Martes y jueves de 16h a 20h.

Modalidad

Curso 100% online (síncronas y asíncronas) grabadas para su posterior visualización

Dirigido a

Aficionados y profesionales sin experiencia en IA y entusiastas de la tecnología y profesionales informáticos

Certificaciones

Dos certificaciones diferentes según procedencia:

Título de Experto en PLN (formación permanente) para graduados.

Curso de PLN (formación continua) para no graduados.

Precio

Precio especial de 1.215€ (Curso valorado en 1.350€)

01

Módulo 1. Cómo empezar en Procesamiento del Lenguaje Natural (30h)

  • Conocer qué es el PLN, su ecosistema y su importancia dentro de la Inteligencia Artificial.
  • Conocer las aplicaciones del PLN.
  • Conocer los diferentes niveles de análisis del lenguaje y sus dificultades de procesamiento automático
  • Conocer herramientas y recursos de análisis del lenguaje.
  • Saber identificar las necesidades de análisis y recursos para diferentes problemas del PLN.

02

Módulo 2. Cómo aprenden las máquinas a leer y escribir (30h)

  • Comprender la evolución del PLN (simbólica, estadística, neural)
  • Conocer los principales métodos de aprendizaje automático para PLN.
  • Conocer métricas y métodos de evaluación del resultado del aprendizaje en PLN.
  • Conocer las competiciones y campañas internacionales de evaluación de sistemas PLN.
  • Saber identificar las necesidades de aprendizaje de cada problema PLN.
  • Conocer las opciones de diseño de un sistema de aprendizaje automático (monolítico, pipeline, autoincremental, etc.

03

Módulo 3. Qué necesitan las máquinas para leer y escribir (45h)

  • Conocer los recursos lingüísticos masivos existentes (base de datos, bases de conocimiento, corpus anotados, Dataset, Data lake etc.).
  • Conocer herramientas de apoyo a la anotación de corpus.
  • Conocer métodos de enriquecimiento semiautomático de corpus.
  • Conocer métricas y métodos de evaluación de corpus.
  • Conocer métodos para el descubrimiento automático de conocimiento y su integración en un proceso de PLN
  • Saber valorar la problemática del idioma o dominio objetivo y la disponibilidad de recursos para él.
  • Saber qué es un modelo del lenguaje.
  • Conocer aplicaciones de los modelos del lenguaje.
  • Conocer los distintos modelos del lenguaje (unigrama, N-grama, factorizados…).
  • Conocer los modelos pre-entrenados disponibles (BERT, GPT, XLNet…)

04

Módulo 4. Desafíos sociales de las tecnologías del lenguaje (30h)

  • Conocer la problemática de los sesgos en PLN (raza, sexo, minorías, etc.)
  • Comprender las dificultades asociadas a la discapacidad.
  • Comprender la necesidad del uso del PLN en la administración pública
  • Entender el desafío social en aplicaciones del PLN: asistentes virtuales, traducción automática, resúmenes, simplificación, etc.

05

Módulo 5. El futuro de la IA generativa a estudio (15h)

  • Conocer los últimos avances en inteligencia artificial generativa en PLN.
  • Conocer los retos y oportunidades de la inteligencia artificial generativa en PLN.
  • Saber cómo incorporar la inteligencia artificial generativa en las aplicaciones PLN.

Paolo Rosso

Universitat Politècnica de València

Andrés Montoyo

Universitat d'Alacant

Ferrán Pla Santamaría

Universitat Politècnica de València

Borja Navarro

Universitat d'Alacant

Rafael Berlanga Llavori

Universitat Jaume I

Elena Lloret

Universitat d'Alacant

Alba Bonet Jover

Universitat d'Alacant

Isabel Espinosa

Universitat d'Alacant

Manuel Palomar Sanz

Universitat d'Alacant

Yoan Gutiérrez

Universitat d'Alacant

Paloma Moreda

Universitat d'Alacant

Robiert Sepúlveda

Universitat d'Alacant

José Abreu

Universitat d'Alacant

Rafael Muñoz Guillena

Universitat d'Alacant

Juan Antonio Pérez

Universitat d'Alacant

Objetivos del curso

Estructura general del curso

Competencias adquiridas tras el curso

Requisitos de acceso

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