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Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural
Presentación del curso
El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) estudia el uso de algoritmos y estructuras de datos para el procesamiento automático del lenguaje humano. Es una rama de las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Lingüística Computacional, que sirve tanto para el desarrollo de aplicaciones prácticas que utilicen tecnología basada en lenguaje humano, como para el estudio de los problemas fundamentales de la lingüística teórica y las ciencias cognitivas.
En esta Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural haremos una introducción a las diferentes tareas que componen el PLN, y los diferentes enfoques computacionales para encararlas. Haremos énfasis especialmente en el trabajo basado en corpus y en el uso de algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning).
Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) estudia el uso de algoritmos y estructuras de datos para el procesamiento automático del lenguaje humano. Es una rama de las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Lingüística Computacional, que sirve tanto para el desarrollo de aplicaciones prácticas que utilicen tecnología basada en lenguaje humano, como para el estudio de los problemas fundamentales de la lingüística teórica y las ciencias cognitivas.
En esta Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural haremos una introducción a las diferentes tareas que componen el PLN, y los diferentes enfoques computacionales para encararlas. Haremos énfasis especialmente en el trabajo basado en corpus y en el uso de algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning).
Este curso forma parte del Master en Data Science y Big Data. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa completo.
¿Qué aprenderás en este curso?
Al finalizar el Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural serás perfectamente capaz de:
- Saber analizar e interpretar los problemas computacionales del PLN.
- Saber proponer soluciones específicas basadas en PLN, implementarlas y evaluarlas.
¿Para quién es este curso?
El Curso en Procesamiento de Lenguaje Natural proporciona formación específicamente orientada a los siguientes perfiles:
- Ingenieros que tengan por objetivo una actualización de sus conocimientos y el desarrollo de nuevas competencias dentro de la Inteligencia Artificial
- Programadores que tengan por objetivo ampliar sus conocimientos y capacidades en el mundo de la ciencia de datos para su desarrollo profesional
- Analistas de datos con experiencia que quieran dar el salto a los aspectos más profundos de la tecnología
El curso incluye:
Plan de estudios
Contenidos del curso:
- Bienvenida y presentación
Resumen
El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) estudia el uso de algoritmos y estructuras de datos para el procesamiento automático del lenguaje humano. Es una rama de las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Lingüística Computacional, que sirve tanto para el desarrollo de aplicaciones prácticas que utilicen tecnología basada en lenguaje humano, como para el estudio de los problemas fundamentales de la lingüística teórica y las ciencias cognitivas.
En esta clase daremos una introducción a las diferentes tareas que componen el PLN, para entender el contexto general y nos centraremos en el procesamiento básico de textos.
Objetivos
Los objetivos para esta clase son:
- Contextualizar acerca del NLP.
- Conocer el léxico empleado y distintos conceptos básicos asociados.
- Realizar una primera aproximación al uso de la librería de NLTK.
Temario
- Teoría
- Introducción al NLP
- Etapas, Áreas, Componentes y Flujos de Trabajo
- NLP - Conceptos Claves - Parte 1
- NLP - Conceptos Claves - Parte 2
- Regex, Tf-idf, Matriz término-documento
- Práctica
- Introducción a NKTL - Parte 1
- Introducción a NKTL - Parte 2
Resumen
En esta segunda clase empezaremos a entender las complejidades a las que nos enfrentamos a la hora de utilizar técnicas de NLP. A su vez, abordaremos temáticas esenciales de modelos probabilísticos del lenguaje.
También realizaremos una conceptualización al uso y aplicación del Text Mining y Web Mining desde una perspectiva del NLP. Conoceremos de forma introductoria la librería de Spacy y tocaremos la temática de sesgos y abordaje de un proyecto de NLP.
Objetivos
Los objetivos de esta clase son:
- Comprender los desafíos y retos del NLP.
- Aplicar técnicas de analítica de texto y web mining básicas para el NLP.
- Entender de manera introductoria el uso de la librería de Spacy.
- Conocer los sesgos y abordaje de un proyecto de NLP de manera conceptual.
Temario
- Teoría
- Modelos Probabilísticos del Lenguaje
- Intro a Text Mining
- Web Scraping
- Conociendo Spacy
- Sesgos en el NLP
- Abordaje de un proyecto de NLP
- Práctica
- Modelado del Lenguaje
- Procesamiento básico de Texto
- Laboratorio - Analítica de Textos
- Web Scraping y NLTK
- Ejemplos Pipeline NLP
Resumen
Ya brindados todos los conceptos básicos e intermedios del mundo del NLP, en el presente sprint abordaremos las técnicas mas avanzadas de aplicación. Para ello, realizaremos un abordaje al Machine Learning, Deep Learning, Análisis de Sentimientos, y conceptos complementarios como ser: Transfer Learning, GPT-3, entre otras temáticas a fines.
Objetivos
Los objetivos de esta clase son:
- Aplicar de forma práctica algoritmos de Machine Learning para la solución de un problema basado en el uso de NLP.
- Resolver de forma práctica algoritmos de Deep Learning para la solución de un problema basado en el uso de NLP.
- Implementar un algoritmo de Análisis de Sentimientos.
- Comprender conceptos complementarios al Procesamiento del Lenguaje Natural.
- Profundizar en el uso de la librería de Spacy.
Temario
- Teoría
- Nociones básicas del Machine & Deep Learning
- Learning Revisión modelos de Aprendizaje Automático
- Diseño y construcción de un modelo de NLP
- Redes Neuronales y Arquitecturas en el NLP
- Métodos de Ensamble y NLP
- Análisis de Sentimientos
- MLOps
- Transfer Learning, GPT-3 y Transformers
- Práctica
- Clasificación de Texto con Naive Bayes en Python
- Text Generation with LSTM
- Sentimental Analysis
- Bonus Track - Comenzando con spaCy para Procesamiento de Lenguaje Natural
- Bonus Track - Cloud Computing y NLP
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