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Martin Jocqueviel
and
SuperDataScience Team
Profundiza en la teoría y la puesta en práctica del algoritmo BERT y sus aplicaciones:
Apto para todos: Nos sumergiremos en la historia del algoritmo BERT desde sus orígenes, detallando cualquier concepto para que cualquiera pueda seguir y terminar el curso dominando este algoritmo de NLP de última generación incluso si eres nuevo en el tema.
Potente y disruptivo: Aprende los conceptos detrás del nuevo BERT, que deja atrás las
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Profundiza en la teoría y la puesta en práctica del algoritmo BERT y sus aplicaciones:
Apto para todos: Nos sumergiremos en la historia del algoritmo BERT desde sus orígenes, detallando cualquier concepto para que cualquiera pueda seguir y terminar el curso dominando este algoritmo de NLP de última generación incluso si eres nuevo en el tema.
Potente y disruptivo: Aprende los conceptos detrás del nuevo BERT, que deja atrás las
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Profundiza en la teoría y la puesta en práctica del algoritmo BERT y sus aplicaciones:
Apto para todos: Nos sumergiremos en la historia del algoritmo BERT desde sus orígenes, detallando cualquier concepto para que cualquiera pueda seguir y terminar el curso dominando este algoritmo de NLP de última generación incluso si eres nuevo en el tema.
Potente y disruptivo: Aprende los conceptos detrás del nuevo BERT, que deja atrás las
Fácil de usar y eficiente: hemos diseñado el curso utilizando las últimas tecnologías, utilizando Tensorflow 2.0 y Google Colab, asegurando que no tendrás ningún problema de compatibilidad / versión de software / máquina local / sistema operativo y que estás utilizando las herramientas más avanzadas hasta la fecha.
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What's inside
Syllabus
Introducción
Bienvenido a nuestro curso de BERT
Currículum del curso, herramientas de Colab y links a los datos del curso
Rutas de Aprendizaje
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Syllabus
Introducción
Bienvenido a nuestro curso de BERT
Currículum del curso, herramientas de Colab y links a los datos del curso
Rutas de Aprendizaje
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Traffic lights
Traffic lights
Read about what's good
what should give you pause and
possible dealbreakers
Starts with the history of the BERT algorithm, detailing each concept so that anyone can follow, even those new to the topic
Uses TensorFlow 2.0 and Google Colab, ensuring compatibility and access to advanced tools, which is ideal for those familiar with these platforms
Explores the concepts behind BERT, which moves beyond previous methods, offering a powerful and disruptive approach to natural language processing
Uses Google Colab, which ensures that learners will not have compatibility issues with software versions, local machines, or operating systems
Includes an application of fine-tuning BERT to create an automatic response system, which is a practical skill for building interactive AI
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Reviews summary
Aprende teoría y práctica de bert
Según los estudiantes, este curso proporciona una sólida introducción a BERT, cubriendo tanto la teoría como la puesta en práctica. Los alumnos valoran especialmente los ejercicios prácticos en Google Colab, que permiten experimentar directamente con el código. La explicación de conceptos complejos como Attention y Transformers es frecuentemente elogiada. Sin embargo, aunque el curso se presenta como apto para todos, varios comentarios sugieren que se aprovecha mejor o es incluso desafiante si no se tienen bases previas en Python o Machine Learning. Algunos mencionan que la teoría puede ser densa o que les gustaría más detalle en temas avanzados. En general, es visto como un excelente punto de partida para quienes buscan dominar BERT con algo de experiencia técnica.
Instructor explica conceptos complejos bien.
"...El instructor conoce muy bien el tema y lo transmite de forma clara."
"La teoría de Attention y Transformers la explican de una forma muy comprensible."
"Fantástico! ... La explicación es clara... te da una base muy fuerte."
"Curso muy completo en teoría... El instructor responde dudas en el foro."
Cubre bien ambos aspectos de BERT.
"Excelente curso, muy bien explicado tanto la teoría como la parte práctica. Los notebooks de Colab son muy útiles."
"Un buen inicio para entender BERT... La explicación teórica es bastante detallada... Los ejercicios prácticos en Colab son lo mejor, te permiten ver cómo funciona todo."
"Me encantó el enfoque práctico con Colab. Poder ejecutar el código directamente fue clave."
"Curso muy completo en teoría, explica la arquitectura de BERT a fondo. Los ejercicios prácticos ayudan a consolidar."
"Buen curso, buena relación teoría-práctica. Los labs en Colab son muy buenos."
Algunos temas teóricos son rápidos o densos.
"...La explicación teórica es bastante detallada, a veces un poco densa."
"La parte de teoría es buena pero a veces muy rápida."
"Sentí que faltó profundizar en optimización o casos de uso más avanzados..."
"Cubre lo básico de BERT... como introducción cumple."
Dificultad para principiantes totales.
"Recomiendo tener bases en Python y Machine Learning para sacarle el máximo provecho..."
"...si eres un completo novato en programación o ML, te costará seguir el ritmo. Asumen que ya sabes algunas cosas."
"Demasiado difícil para mi. No tenía mucha experiencia en ML y me perdí rápidamente en la teoría y el código."
"Creo que se necesitan prerrequisitos más claros."
"Recomiendo tener una base de DL."
Activities
Be better prepared
before
your course. Deepen your understanding
during
and
after
it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered
in Aprende BERT, el algoritmo de NLP más avanzado de Google with these
activities:
Repasar los conceptos básicos de las redes neuronales
Show steps
Refrescar los conocimientos sobre redes neuronales ayudará a comprender mejor la arquitectura y el funcionamiento de BERT.
Show steps
-
Revisar los apuntes de cursos anteriores sobre redes neuronales.
-
Leer artículos introductorios sobre redes neuronales y sus aplicaciones.
-
Realizar ejercicios sencillos de programación para implementar una red neuronal básica.
Leer 'Deep Learning' de Goodfellow, Bengio y Courville
Show steps
Leer este libro proporcionará una base teórica sólida para comprender los conceptos subyacentes a BERT.
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Putting Knowledge to Work
on Amazon
Show steps
-
Seleccionar los capítulos relevantes para BERT, como los de redes neuronales y aprendizaje por transferencia.
-
Tomar notas sobre los conceptos clave y las ecuaciones importantes.
-
Buscar ejemplos de código que ilustren los conceptos teóricos.
Practicar la tokenización de texto con diferentes herramientas
Show steps
Practicar la tokenización ayudará a comprender cómo BERT procesa el texto y cómo se crean los embeddings.
Show steps
-
Utilizar la librería `transformers` de Hugging Face para tokenizar texto con el tokenizador de BERT.
-
Comparar los resultados con otros tokenizadores, como `spaCy` o `NLTK`.
-
Experimentar con diferentes opciones de tokenización, como la segmentación de palabras.
Four other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all seven activities
Leer 'Natural Language Processing with Transformers' de Lewis Tunstall, Leandro von Werra, Thomas Wolf
Show steps
Este libro es una excelente guía práctica para utilizar Transformers en diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.
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Putting Knowledge to Work
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Show steps
-
Leer los capítulos relevantes para el curso, como los de BERT y la librería `transformers`.
-
Ejecutar los ejemplos de código del libro para comprender cómo funcionan los Transformers.
-
Adaptar los ejemplos de código a tus propios proyectos.
Crear un blog sobre las aplicaciones de BERT
Show steps
Investigar y escribir sobre las aplicaciones de BERT ayudará a consolidar el conocimiento y a explorar nuevas áreas de interés.
Show steps
-
Investigar diferentes aplicaciones de BERT en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y la bioinformática.
-
Escribir artículos detallados sobre cada aplicación, explicando cómo funciona BERT y cuáles son sus ventajas.
-
Publicar los artículos en un blog personal o en una plataforma de publicación como Medium.
Implementar un sistema de preguntas y respuestas con BERT
Show steps
Implementar un sistema de preguntas y respuestas permitirá aplicar los conocimientos adquiridos en el curso y a resolver un problema real.
Show steps
-
Seleccionar un conjunto de datos de preguntas y respuestas, como SQuAD.
-
Ajustar un modelo BERT pre-entrenado para la tarea de preguntas y respuestas.
-
Evaluar el rendimiento del modelo en un conjunto de datos de prueba.
-
Implementar una interfaz de usuario para que los usuarios puedan hacer preguntas al sistema.
Contribuir a un proyecto de código abierto relacionado con BERT
Show steps
Contribuir a un proyecto de código abierto permitirá aplicar los conocimientos adquiridos en el curso y a colaborar con otros desarrolladores.
Show steps
-
Buscar proyectos de código abierto relacionados con BERT en plataformas como GitHub.
-
Identificar un problema o una característica que te gustaría implementar.
-
Contribuir con código, documentación o pruebas.
Repasar los conceptos básicos de las redes neuronales
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- Leer artículos introductorios sobre redes neuronales y sus aplicaciones.
- Realizar ejercicios sencillos de programación para implementar una red neuronal básica.
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- Utilizar la librería `transformers` de Hugging Face para tokenizar texto con el tokenizador de BERT.
- Comparar los resultados con otros tokenizadores, como `spaCy` o `NLTK`.
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- Escribir artículos detallados sobre cada aplicación, explicando cómo funciona BERT y cuáles son sus ventajas.
- Publicar los artículos en un blog personal o en una plataforma de publicación como Medium.
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Implementar un sistema de preguntas y respuestas permitirá aplicar los conocimientos adquiridos en el curso y a resolver un problema real.
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- Ajustar un modelo BERT pre-entrenado para la tarea de preguntas y respuestas.
- Evaluar el rendimiento del modelo en un conjunto de datos de prueba.
- Implementar una interfaz de usuario para que los usuarios puedan hacer preguntas al sistema.
Contribuir a un proyecto de código abierto relacionado con BERT
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- Contribuir con código, documentación o pruebas.
Career center
Learners who complete Aprende BERT, el algoritmo de NLP más avanzado de Google will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural
Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural
Un Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural se especializa en desarrollar algoritmos y modelos que permiten a las máquinas entender y procesar el lenguaje humano. Este curso es fundamental para esta profesión, ya que se centra en BERT, uno de los algoritmos de NLP más avanzados. Al conocer a fondo BERT, un ingeniero puede crear sistemas de comprensión del lenguaje más sofisticados y precisos. El curso detalla la historia y la arquitectura de BERT, preparando a los estudiantes para aplicar este conocimiento en proyectos reales. Además, el uso de Tensorflow 2.0 y Google Colab garantiza que los ingenieros estén actualizados con las herramientas más modernas y eficientes. Un Ingeniero de Procesamiento del Lenguaje Natural que domina BERT está mejor equipado para abordar desafíos complejos en áreas como chatbots, análisis de sentimientos y traducción automática.
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Un Ingeniero de Aprendizaje Automático crea, prueba y despliega modelos de aprendizaje automático. Este curso profundiza en la teoría y la puesta en práctica del algoritmo BERT, crucial para el procesamiento del lenguaje natural. Con BERT, los ingenieros pueden mejorar la precisión de los modelos de lenguaje, lo que es vital para tareas como el análisis de sentimientos y la traducción automática. Este curso te introduce en la historia de BERT, asegurando que dominarás este algoritmo de última generación. El curso utiliza Tensorflow 2.0 y Google Colab, herramientas esenciales en el campo del aprendizaje automático. Dominar BERT ayuda a un ingeniero de Aprendizaje Automático a desarrollar soluciones más eficientes y precisas, impulsando su capacidad para innovar y resolver problemas complejos en diversas industrias.
Científico de datos
Científico de datos
Un Científico de Datos analiza grandes conjuntos de datos para identificar tendencias y patrones útiles para la toma de decisiones. Este curso, centrado en el algoritmo BERT de Google, es directamente aplicable a la ciencia de datos, especialmente en el área del procesamiento del lenguaje natural. Dominar BERT permite a los científicos de datos extraer información valiosa de datos textuales, mejorando la precisión de los modelos predictivos. El curso cubre la teoría y la práctica de BERT, desde sus orígenes hasta sus aplicaciones más avanzadas. Manejarás datos utilizando las últimas tecnologías con Tensorflow 2.0 y Google Colab, asegurando que no tendrás problemas de compatibilidad y que estás utilizando las herramientas más avanzadas hasta la fecha. Un Científico de Datos con conocimientos en BERT puede ofrecer insights más profundos y valiosos para las empresas.
Especialista en Chatbots
Especialista en Chatbots
Un Especialista en Chatbots diseña, desarrolla y optimiza programas de conversación automatizados. Este curso podría ser muy útil para aquellos que quieran especializarse en el uso de BERT para mejorar la comprensión y la respuesta de los chatbots. Al comprender la teoría y la implementación de BERT, los especialistas pueden crear chatbots con una mayor capacidad para entender el lenguaje natural y responder de manera más precisa y relevante. Desde la historia del algoritmo hasta sus aplicaciones, el curso te sumerge en el mundo de BERT, asegurando que dominarás este algoritmo NLP de última generación. Este curso facilita el uso de Tensorflow 2.0 y Google Colab que asegura que estarás utilizando herramientas avanzadas en el tema.
Analista de Datos
Analista de Datos
Un Analista de Datos transforma datos brutos en información significativa para la toma de decisiones. Este curso profundiza en el algoritmo BERT, que les ayudaría a analizar conjuntos de datos textuales, extrayendo información valiosa para mejorar las estrategias empresariales. En este curso entenderás la historia y la arquitectura de BERT, que te prepara para aplicar este conocimiento en proyectos reales. El curso utiliza las últimas tecnologías, utilizando Tensorflow 2.0 y Google Colab, asegurando que no tendrás ningún problema de compatibilidad. Un Analista de Datos con conocimientos sólidos en BERT puede identificar tendencias ocultas y patrones en los datos, proporcionando una ventaja competitiva a las empresas.
Consultor de Inteligencia Artificial
Consultor de Inteligencia Artificial
Un Consultor de Inteligencia Artificial asesora a empresas sobre cómo implementar soluciones de IA para mejorar sus operaciones. Este curso ofrece una comprensión profunda de BERT, un algoritmo clave en el campo del NLP, lo que te ayudará a recomendar soluciones de IA más efectivas. Este curso te sumerge en la historia del algoritmo hasta sus aplicaciones, asegurando que dominarás este algoritmo NLP de última generación, incluso si eres nuevo en el tema. El consultor puede utilizar las herramientas más avanzadas con el uso de Tensorflow 2.0 y Google Colab. Un Consultor de Inteligencia Artificial que domina BERT puede guiar a las empresas en la implementación de soluciones de lenguaje natural que mejoran la eficiencia y la productividad.
Investigador en Aprendizaje Profundo
Investigador en Aprendizaje Profundo
Un Investigador en Aprendizaje Profundo se dedica a la investigación y desarrollo de nuevos algoritmos y modelos de aprendizaje automático. Este curso podría ser muy útil para aquellos que deseen profundizar en el funcionamiento de BERT y explorar sus posibles mejoras y aplicaciones. Sumergiéndote en El curso te introduce en la historia de BERT, asegurando que dominarás este algoritmo NLP de última generación. Este curso facilita el uso de Tensorflow 2.0 y Google Colab que asegura que estarás utilizando herramientas avanzadas en el tema. Dado que esta posición usualmente necesita un doctorado, el curso puede ser un complemento a la educación formal.
Desarrollador de software
Desarrollador de software
Un Desarrollador de Software diseña, escribe y prueba código para aplicaciones y sistemas. Este curso puede ayudar a un Desarrollador de Software a integrar funcionalidades de procesamiento del lenguaje natural en sus proyectos, utilizando BERT para mejorar la experiencia del usuario y la eficiencia de las aplicaciones. El curso detalla la historia y la arquitectura de BERT. Además, el uso de Tensorflow 2.0 y Google Colab garantiza que los ingenieros estén actualizados con las herramientas más modernas y eficientes. Los Desarrolladores de Software que dominen BERT estarán más capacitados para abordar desafíos complejos en áreas como la búsqueda semántica y la generación de texto.
Especialista en SEO
Especialista en SEO
Un especialista en SEO ayuda a optimizar la presencia en línea de una empresa en los motores de búsqueda. Este curso puede ser muy útil para aquellos que quieran usar BERT para entender mejor cómo los motores de búsqueda interpretan el contenido y mejorar la relevancia para las consultas de los usuarios. En este curso entenderás la historia y la arquitectura de BERT, que te prepara para aplicar este conocimiento en proyectos reales. El curso utiliza las últimas tecnologías, utilizando Tensorflow 2.0 y Google Colab, asegurando que no tendrás ningún problema de compatibilidad. Un especialista en SEO que domina BERT tiene una ventaja significativa para mejorar el ranking de los sitios web y atraer más tráfico orgánico.
Analista de Inteligencia de Negocios
Analista de Inteligencia de Negocios
Un Analista de Inteligencia de Negocios (BI) utiliza datos para generar informes y análisis que ayudan a la toma de decisiones estratégicas. Este curso puede ayudar a un Analista de BI a procesar y analizar datos textuales, extrayendo información valiosa sobre el sentimiento del cliente, las tendencias del mercado y el rendimiento de la competencia. En este curso entenderás la historia y la arquitectura de BERT, que te prepara para aplicar este conocimiento en proyectos reales. El curso utiliza las últimas tecnologías, utilizando Tensorflow 2.0 y Google Colab, asegurando que no tendrás ningún problema de compatibilidad. Un Analista de BI con conocimientos en BERT puede proporcionar insights más profundos y precisos para la toma de decisiones.
Arquitecto de Soluciones
Arquitecto de Soluciones
Un Arquitecto de Soluciones diseña y planifica la implementación de sistemas de software complejos. Este curso le ayudaría a los arquitectos a incorporar capacidades de NLP basadas en BERT en sus diseños, creando soluciones más inteligentes y adaptadas a las necesidades del usuario. El curso detalla la historia y la arquitectura de BERT, preparando a los estudiantes para aplicar este conocimiento en proyectos reales. Además, el uso de las últimas tecnologías con Tensorflow 2.0 y Google Colab garantiza que el arquitecto esté actualizado. Un Arquitecto de Soluciones que domina BERT puede ofrecer soluciones innovadoras que mejoran la eficiencia y la experiencia del usuario.
Gerente de Producto
Gerente de Producto
Un Gerente de Producto supervisa el ciclo de vida de un producto, desde la concepción hasta el lanzamiento. Este curso ayuda a un Gerente de Producto a comprender el potencial de BERT para mejorar productos existentes o crear nuevos productos basados en capacidades de procesamiento del lenguaje natural. Con BERT, los ingenieros pueden mejorar la precisión de los modelos de lenguaje, lo que es vital para tareas como el análisis de sentimientos y la traducción automática. Con este curso dominarás este algoritmo de última generación. El curso utiliza Tensorflow 2.0 y Google Colab, herramientas esenciales. Dominar BERT ayuda a un Gerente de Producto a tomar decisiones informadas sobre el desarrollo de productos y a identificar nuevas oportunidades de mercado.
Redactor técnico
Redactor técnico
Un Redactor Técnico crea documentación clara y concisa para productos y sistemas técnicos. Este curso puede ayudar a un Redactor Técnico a comprender la terminología y los conceptos relacionados con BERT, permitiéndole crear documentación más precisa y completa sobre aplicaciones de NLP. Este curso te sumergerá en la historia del algoritmo BERT hasta sus aplicaciones, asegurando el dominio del algoritmo. El curso utiliza Tensorflow 2.0 y Google Colab, herramientas fundamentales en el campo del aprendizaje automático. Un Redactor Técnico con conocimientos en BERT puede mejorar la calidad y la utilidad de la documentación técnica, facilitando el uso y la comprensión de las tecnologías de NLP.
Especialista en marketing digital
Especialista en marketing digital
Un Especialista en Marketing Digital crea y gestiona campañas de marketing en línea. Este curso puede ayudar a un Especialista en Marketing Digital a utilizar BERT para analizar el sentimiento del cliente en las redes sociales, mejorar la segmentación de audiencias y optimizar el contenido para SEO. El curso detalla la historia y la arquitectura de BERT, preparando a los estudiantes. Además, el uso de las últimas tecnologías con Tensorflow 2.0 y Google Colab garantiza que el arquitecto esté actualizado. Un Especialista en Marketing Digital que domina BERT puede crear campañas más efectivas y personalizadas, mejorando el retorno de la inversión.
Traductor Automático
Traductor Automático
Un Traductor Automático desarrolla sistemas que traducen texto de un idioma a otro automáticamente. Saber sobre BERT podría ser de gran ayuda para entender las dependencias del nuevo BERT y el texto que deja atrás. El curso utiliza las últimas tecnologías, utilizando Tensorflow 2.0 y Google Colab, asegurando que no tendrás ningún problema de compatibilidad. El curso también es apto para todo el mundo, así que sumergirse en el algoritmo y su historia podría ser muy útil.
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Aprende BERT, el algoritmo de NLP más avanzado de Google.
Este libro es una referencia completa sobre el aprendizaje profundo. Proporciona una base teórica sólida y cubre una amplia gama de temas relevantes para BERT, incluyendo redes neuronales, optimización y modelos generativos. Si bien no es necesario leerlo de principio a fin, puede ser útil como referencia para comprender los conceptos subyacentes a BERT con mayor profundidad. Es un libro de texto común en cursos universitarios de aprendizaje profundo.
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