NLP Modelos y Algoritmos

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NLP Modelos y Algoritmos

Ce cours fait partie de Spécialisation "Procesamiento de Lenguaje Natural"

Instructeur : Hernán Daniel Merlino

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

10 avis

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

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

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Évaluations

12 devoirs

Enseigné en Espagnol

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Procesamiento de Lenguaje Natural"

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Il y a 4 modules dans ce cours

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

Inclus

2 vidéos3 lectures3 devoirs2 sujets de discussion1 plugin

2 vidéosTotal 19 minutes

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

3 lecturesTotal 30 minutes

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

3 devoirsTotal 90 minutes

Evaluación del módulo30 minutes
Test de la lección30 minutes
Test de la lección30 minutes

2 sujets de discussionTotal 20 minutes

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

1 pluginTotal 15 minutes

Podcast: Introducción al aprendizaje profundo15 minutes

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

Inclus

1 vidéo4 lectures3 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

1 vidéoTotal 10 minutes

Tutorial: Aprendizaje automático y NLP10 minutes

4 lecturesTotal 40 minutes

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

3 devoirsTotal 90 minutes

Evaluación del módulo30 minutes
Test de la lección30 minutes
Test de la lección30 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

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

1 pluginTotal 15 minutes

Podcast: Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático15 minutes

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

Inclus

1 vidéo4 lectures3 devoirs1 sujet de discussion

1 vidéoTotal 8 minutes

Tutorial: Introducción a Redes neuronales y NLP8 minutes

4 lecturesTotal 40 minutes

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

3 devoirsTotal 90 minutes

Evaluación del módulo30 minutes
Test de la lección30 minutes
Test de la lección30 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Que entiende por red neuronal artificial10 minutes

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.

Inclus

1 vidéo4 lectures3 devoirs1 sujet de discussion1 plugin

1 vidéoTotal 7 minutes

Tutorial: Transformer7 minutes

4 lecturesTotal 40 minutes

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

3 devoirsTotal 90 minutes

Evaluación del módulo30 minutes
Test de la lección30 minutes
Test de la lección30 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

¿Qué opina sobre los ensambles? 10 minutes

1 pluginTotal 15 minutes

Podcast: Modelos basados en ensambles15 minutes

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Instructeur

Hernán Daniel Merlino

Universidad Austral

4 Cours4 839 apprenants

Offert par

Universidad Austral

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Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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Révisé le 26 sept. 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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Foire Aux Questions

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