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Programa del Curso
Introducción a la Comprensión Semántica y AI Contextual
- Visión general de NLU y su papel en IA
- Comprensión semántica en sistemas de IA
- AI contextual y sus aplicaciones
Modelos Avanzados para NLU
- Transformadores y su arquitectura
- Modelos pre-entrenados: BERT, GPT, T5
- Afinamiento de modelos para la comprensión semántica
Técnicas de AI Contextual
- Comprender el contexto en el procesamiento del lenguaje
- Técnicas de incrustación contextual
- Aplicaciones de la IA contextual en escenarios del mundo real
Análisis Semántico en AI
- Técnicas para el análisis semántico
- Usar AI para comprender significado e intención
- Desafíos en el análisis semántico
Aplicaciones de NLU en Sistemas de IA
- Mejorar las interacciones de chatbots con comprensión semántica
- Sistemas de AI para traducción y resumen de lenguaje
- Análisis de sentimientos y reconocimiento de intención en NLU
Consideraciones Éticas y Desafíos en NLU
- Sesgo en modelos de lenguaje y comprensión semántica
- Problemas éticos en la implementación de AI contextual
- Abordar limitaciones en los sistemas de NLU
Direcciones Futuras en Comprensión Semántica y AI Contextual
- Tendencias emergentes en la investigación de NLU
- Avances en el aprendizaje profundo para AI contextual
- Crear modelos más sofisticados e interpretables de NLU
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia en procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- Comprensión básica de conceptos de machine learning y IA
Publico Objetivo
- Investigadores en NLP
- Especialistas en IA
- Ingenieros de machine learning
14 Horas