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Temario del curso

Introducción al PLN

  • ¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural?
  • Importancia del PLN en las aplicaciones modernas de inteligencia artificial
  • Librerías populares para PLN: NLTK, SpaCy, Hugging Face

Técnicas de Preprocesamiento de Texto

  • Tokenización y eliminación de palabras vacías (stop words)
  • 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 Reales del PLN

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

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público Objetivo

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores con experiencia en Python
  • Entusiastas de la inteligencia artificial
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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