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Temario del curso

Introducción a la NLU Avanzada

  • Panorama general de las técnicas avanzadas de NLU
  • Principales desafíos en la comprensión del contexto y la semántica del lenguaje
  • Aplicaciones de la NLU en escenarios reales

Análisis e Interpretación Semántica

  • Análisis profundo de la representación semántica
  • Análisis semántico y semántica de marcos
  • Uso de incrustaciones y transformadores para la comprensión semántica

Reconocimiento y Clasificación de Intenciones

  • Comprensión de la intención del usuario en sistemas conversacionales
  • Técnicas para una clasificación precisa de intenciones
  • Mejora de los modelos de reconocimiento de intenciones con conjuntos de datos del mundo real

Aprendizaje Profundo en NLU

  • Aprovechamiento de redes neuronales para el modelado del lenguaje
  • Técnicas avanzadas con BERT, GPT y otros modelos transformadores
  • Aprendizaje por transferencia para optimización de NLU

Comprensión Contextual en NLU

  • Manejo de la ambigüedad en la interpretación del lenguaje
  • Técnicas de desambiguación en modelos de NLU
  • Uso del contexto para mejorar la precisión en tareas de NLU

Aplicaciones Prácticas de la NLU

  • NLU en asistentes virtuales y chatbots
  • Estudios de caso en atención al cliente y automatización
  • Exploración de aplicaciones en sectores legales, de salud y financieros

Desafíos y Tendencias Futuras en NLU

  • Consideraciones éticas en sistemas de NLU
  • Manejo de tareas de NLU multilingüe
  • Tendencias emergentes y oportunidades futuras en la investigación de NLU

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia intermedia en aprendizaje automático
  • Conocimientos básicos sobre técnicas de procesamiento del lenguaje natural
  • Habilidades básicas de programación en Python

Público objetivo

  • Desarrolladores de IA
  • Ingenieros de aprendizaje automático
  • Científicos de datos que trabajan con modelos de lenguaje
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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