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Temario del curso
Introducción a NLP
- ¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural?
- Importancia de NLP en aplicaciones modernas de IA
- Bibliotecas populares para NLP: 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 sentimiento
- Introducción al análisis de sentimiento
- Realizando análisis de sentimiento con NLTK
- Usando SpaCy para análisis de sentimiento avanzado
Técnicas avanzadas de NLP
- Reconocimiento de entidades nombradas (NER)
- Clasificación de texto
- Modelado de lenguaje con modelos preentrenados
Trabajando con Google Colab
- Introducción al entorno de Google Colab
- Configuración y gestión de proyectos de NLP en Colab
- Colaboración en tareas de NLP en Colab
Aplicaciones del mundo real de NLP
- NLP en salud, finanzas y atención al cliente
- Uso de NLP para chatbots y asistentes virtuales
- Tendencias futuras en la investigación de NLP
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos del procesamiento de lenguaje natural
- Familiaridad con la programación en Python
- Experiencia con Jupyter Notebooks o entornos similares
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores con experiencia en Python
- Entusiastas de la IA
14 Horas
