NLP Modelos y Algoritmos

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NLP Modelos y Algoritmos

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Procesamiento de Lenguaje Natural“

Dozent: Hernán Daniel Merlino

Bei enthalten

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

10 Bewertungen

Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

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Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

1 Woche zu vervollständigen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Network Architecture
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Model Training
Kategorie: Algorithms

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Python Programming

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Procesamiento de Lenguaje Natural“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la implementación de algoritmos de NLP. Mediante el uso de los últimos algoritmos más populares en NLP se procederá a dar solución a un conjunto de problemas propios del área.

Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer los Jupyter Notebooks en el entorno Anaconda. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python. Como editor de código, los ejemplos van a ser editados en el Notebook de Anaconda, pero el alumno puede utilizar cualquier editor de texto que reconozca notebooks de Anaconda. Librerías que es necesario tener instaladas para realizar el curso: NLTK, Scikit-learn, Spacy y TensorFlow.

Este módulo te permitirá obtener los conocimientos necesarios para poder diferenciar los diversos tipos de algoritmos que se utilizan en NLP; basados en aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen1 Plug-in

2 VideosInsgesamt 19 Minuten

Tutorial: Introducción al aprendizaje automático. Parte 111 Minuten
Tutorial: Introducción al aprendizaje automático. Parte 38 Minuten

3 LektürenInsgesamt 30 Minuten

Nociones básicas de aprendizaje automático10 Minuten
Nociones básicas de aprendizaje profundo10 Minuten
Material complementario10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Test de la lección30 Minuten
Test de la lección30 Minuten
Evaluación del módulo30 Minuten

2 DiskussionsthemenInsgesamt 20 Minuten

¿Qué grado de comprensión se ha tenido aprendizaje automático y aprendizaje profundo?10 Minuten
New Discussion Prompt10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Podcast: Introducción al aprendizaje profundo15 Minuten

En este módulo se describen un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático de uso extendido en Procesamiento de Lenguaje Natural.

Das ist alles enthalten

1 Video4 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

1 VideoInsgesamt 10 Minuten

Tutorial: Aprendizaje automático y NLP10 Minuten

4 LektürenInsgesamt 40 Minuten

Revisión modelos de aprendizaje automático10 Minuten
Diseño de un modelo de NLP10 Minuten
Como construir un modelo basado en aprendizaje automático10 Minuten
Material complementario10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Test de la lección30 Minuten
Test de la lección30 Minuten
Evaluación del módulo30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

¿Con que tipo de modelo de aprendizaje automático se siente más cómodo para usar?10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Podcast: Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático15 Minuten

En este módulo se presentará un modelo de redes neuronales artificiales que permitirán abordar problemas propios del Procesamiento de Lenguaje Natural

Das ist alles enthalten

1 Video4 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

1 VideoInsgesamt 8 Minuten

Tutorial: Introducción a Redes neuronales y NLP8 Minuten

4 LektürenInsgesamt 40 Minuten

Introducción a las redes neuronales10 Minuten
Diversas arquitecturas de redes neuronales10 Minuten
Como poner en producción una red neuronal artificial10 Minuten
Material complementario10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Test de la lección30 Minuten
Test de la lección30 Minuten
Evaluación del módulo30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Que entiende por red neuronal artificial10 Minuten

Una vez comprendidos los diversos modelos de algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales se procederá a generar un modelo que utilice varios de los modelos antes mencionados para obtener una mejor aproximación al resultado esperado.

Das ist alles enthalten

1 Video4 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in

1 VideoInsgesamt 7 Minuten

Tutorial: Transformer7 Minuten

4 LektürenInsgesamt 40 Minuten

Que es un ensamble en NLP10 Minuten
Como se construye un ensamble10 Minuten
Como armar un modelo basado en ensambles10 Minuten
Material complementario10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Test de la lección30 Minuten
Test de la lección30 Minuten
Evaluación del módulo30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

¿Qué opina sobre los ensambles? 10 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Podcast: Modelos basados en ensambles15 Minuten

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Dozent

Hernán Daniel Merlino

Universidad Austral

4 Kurse4.839 Lernende

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Universidad Austral

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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9,09 %

Zeigt 3 von 10 an

Geprüft am 26. Sep. 2023

Muy bueno, aunque en algunas secciones pareciera que hace falta algo, como si no estuviera completo el curso. Fuera de ellos, está bien.

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Häufig gestellte Fragen

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