¿Qué voy aprender?

  • Construye un Transformador, nuevo modelo creado por Google, para cualquier tarea de secuencia a secuencia (por ejemplo, un traductor)

  • Construir una CNN especializada en PNL para cualquier tarea de clasificación (por ejemplo, análisis sentimental)

  • Escribir un proceso de entrenamiento personalizado para métodos de entrenamiento más avanzados en PNL

  • Crear capas y modelos aduaneros en TF 2.0 para tareas específicas de PNL

  • Escoge el mejor modelo para cada tarea de PNL

  • Entender cómo hacemos que las computadoras den significado al lenguaje humano

  • Crear conjuntos de datos para la IA a partir de esos datos

  • Datos de texto limpio

  • Comprender por qué y cómo funciona cada uno de esos modelos

  • Comprender todo sobre el mecanismo de atención, que se encuentra detrás de los más nuevos y poderosos algoritmos de PNL.


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¿A quién está dirigido?

  • Aficionados a la IA que están ansiosos por aprender cómo procesamos el lenguaje hoy en día

  • Los estudiantes de IA que necesitan tener un conocimiento más profundo y amplio sobre la PNL

  • Gente impulsada por los negocios que está ansiosa por saber cómo se puede aplicar la PNL a su campo para aprovechar cualquier dato de texto

  • Cualquiera que quiera comenzar una nueva carrera y obtener una sólida formación en PNL, añadiendo casos eficientes a su cartera

Requisitos

  • PC con conexión a Internet

  • Habilidades de programación en Python

  • Recomendado: Experiencia con TF2.0

  • RECOMENDADO: Haber Tomado el Curso de Deep Learning - Redes Neuronales con Python


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Descripción del curso

Los chatbots y la automatización en línea, el modelado del lenguaje, la extracción de eventos, la detección de fraudes en contratos enormes son habilidades en alta demanda!

Aprender Procesamiento Natural de Lenguaje es clave para aportar soluciones reales a las necesidades de tuus clientes.

Aprovecharemos la enorme cantidad de datos de voz y texto disponibles en línea, y exploraremos el muundo de los chatbots con inteligencia artificial

    1) Primero, nos sumergiremos en las Redes Convolucionales para crear una aplicación de análisis sentimental.

    2) Luego iremos a los Transformadores, reemplazando a Redes Neuronales Recurrentes, para crear un sistema de traducción de idiomas.

Puedes utilizar este modelo Seq2Seq y adaptarlo para cualquier necesidad de chatbot que veas posible!

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