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Programa del Curso
Introducción a Técnicas Avanzadas de NLU
- Visión general de técnicas avanzadas de NLU
- Desafíos clave en la comprensión del contexto y la semántica del lenguaje
- Aplicaciones reales de NLU
Análisis Semántico e Interpretación
- Profundización en la representación semántica
- Análisis y semántica de marcos
- Uso de embeddings y transformers para comprensión semántica
Reconocimiento e Identificación de Intenciones
- Comprender la intención del usuario en sistemas conversacionales
- Técnicas para una clasificación precisa de intenciones
- Mejorar los modelos de reconocimiento de intenciones con conjuntos de datos reales
Aprendizaje Profundo en NLU
- Uso de redes neuronales para modelado del lenguaje
- Técnicas avanzadas usando BERT, GPT y otros modelos transformers
- Aprendizaje por transferencia para la optimización de NLU
Comprensión Contextual en NLU
- Manejo de 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 NLU
- NLU en asistentes virtuales y chatbots
- Estudios de caso en servicio al cliente y automatización
- Exploración de aplicaciones legales, de salud y financieras
Desafíos y Tendencias Futuras en NLU
- Consideraciones éticas en sistemas de NLU
- Manejo de tareas multilingües en NLU
- Tendencias emergentes y oportunidades futuras en la investigación de NLU
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia intermedia en machine learning
- Familiaridad con técnicas de procesamiento de lenguaje natural
- Habilidades básicas de programación en Python
Publico Objetivo
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de machine learning
- Científicos de datos que trabajan con modelos lingüísticos
14 Horas
