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Temario del curso

Introducción al Aprendizaje Profundo para el NLP

Diferenciación entre los diversos tipos de modelos de DL

Uso de modelos preentrenados frente a modelos entrenados desde cero

Aplicación de embeddings de palabras y análisis de sentimiento para extraer significado del texto

Funcionamiento del Aprendizaje Profundo no supervisado

Instalación y configuración de las librerías de Python para Aprendizaje Profundo

Uso de la librería Keras para DL sobre TensorFlow para permitir que Python genere descripciones

Trabajo con Theano (librería de cómputo numérico) y TensorFlow (librería general y lingüística) como librerías extendidas de DL con el fin de generar descripciones.

Uso de Keras sobre TensorFlow o Theano para realizar experimentos rápidos en Aprendizaje Profundo

Creación de una aplicación sencilla de Aprendizaje Profundo en TensorFlow para agregar descripciones a una colección de imágenes

Resolución de problemas

Una nota sobre otros marcos de trabajo de DL (especializados)

Despliegue de su aplicación de DL

Uso de GPUs para acelerar el DL

Comentarios de cierre

Requerimientos

  • Conocimiento de la programación en Python
  • Comprensión general de las librerías de Python

Público objetivo

  • Programadores con interés en lingüística
  • Programadores que busquen comprender el NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural)
 28 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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