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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
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2 vidéos•Total 19 minutes
Tutorial: Introducción al aprendizaje automático. Parte 1•11 minutes
Tutorial: Introducción al aprendizaje automático. Parte 3•8 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
Nociones básicas de aprendizaje automático•10 minutes
Nociones básicas de aprendizaje profundo•10 minutes
Material complementario•10 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
Evaluación del módulo•30 minutes
Test de la lección•30 minutes
Test de la lección•30 minutes
2 sujets de discussion•Total 20 minutes
¿Qué grado de comprensión se ha tenido aprendizaje automático y aprendizaje profundo?•10 minutes
New Discussion Prompt•10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Podcast: Introducción al aprendizaje profundo•15 minutes
Algoritmos de aprendizaje automático para Procesamiento de Lenguaje Natural
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
En este módulo se describen un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático de uso extendido en Procesamiento de Lenguaje Natural.
Inclus
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1 vidéo•Total 10 minutes
Tutorial: Aprendizaje automático y NLP•10 minutes
4 lectures•Total 40 minutes
Revisión modelos de aprendizaje automático•10 minutes
Diseño de un modelo de NLP•10 minutes
Como construir un modelo basado en aprendizaje automático•10 minutes
Material complementario•10 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
Evaluación del módulo•30 minutes
Test de la lección•30 minutes
Test de la lección•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
¿Con que tipo de modelo de aprendizaje automático se siente más cómodo para usar?•10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Podcast: Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático•15 minutes
Redes neuronales para Procesamiento de Lenguaje Natural
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
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
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1 vidéo•Total 8 minutes
Tutorial: Introducción a Redes neuronales y NLP•8 minutes
4 lectures•Total 40 minutes
Introducción a las redes neuronales•10 minutes
Diversas arquitecturas de redes neuronales•10 minutes
Como poner en producción una red neuronal artificial•10 minutes
Material complementario•10 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
Evaluación del módulo•30 minutes
Test de la lección•30 minutes
Test de la lección•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Que entiende por red neuronal artificial•10 minutes
Ensamble de modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural
Module 4•3 heures à terminer
Détails du module
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
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1 vidéo•Total 7 minutes
Tutorial: Transformer•7 minutes
4 lectures•Total 40 minutes
Que es un ensamble en NLP•10 minutes
Como se construye un ensamble•10 minutes
Como armar un modelo basado en ensambles•10 minutes
Material complementario•10 minutes
3 devoirs•Total 90 minutes
Evaluación del módulo•30 minutes
Test de la lección•30 minutes
Test de la lección•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
¿Qué opina sobre los ensambles? •10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Podcast: Modelos basados en ensambles•15 minutes
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La Universidad Austral se propone servir a la sociedad a través de la búsqueda de la verdad, mediante el desarrollo y transmisión del conocimiento, la formación en las virtudes y la atención de cada persona según su destino trascendente, proponiendo un estilo de liderazgo intelectual, profesional, social y público.
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Avis des étudiants
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D
DE
4·
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.
When will I have access to the lectures and assignments?
To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I subscribe to this Specialization?
When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.