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Hernán Daniel Merlino
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.
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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.
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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.
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What's inside
Syllabus
Conceptos básicos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
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
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Syllabus
Conceptos básicos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo
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
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Algoritmos de aprendizaje automático para Procesamiento de Lenguaje Natural
En este módulo se describen un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático de uso extendido en Procesamiento de Lenguaje Natural.
Redes neuronales para Procesamiento de Lenguaje Natural
En este módulo se presentará un modelo de redes neuronales artificiales que permitirán abordar problemas propios del Procesamiento de Lenguaje Natural
Ensamble de modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural
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.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Utiliza algoritmos de NLP de última generación, lo que lo hace actual y relevante para la industria
Se enfoca en la implementación práctica de algoritmos de NLP, proporcionando habilidades aplicables para el desarrollo de aplicaciones
Requiere conocimientos previos en programación y bibliotecas específicas, lo que sugiere que está dirigido a estudiantes con experiencia previa en procesamiento de lenguaje natural
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Organizar y revisar notas del curso
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Mejorar la retención al revisar y organizar las notas del curso.
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-
Recopilar notas de conferencias, lecturas y actividades
-
Organizar las notas por temas o módulos
-
Revisar las notas regularmente
Participar en sesiones de estudio en grupo
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Mejorar la comprensión mediante la discusión y la colaboración con compañeros.
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-
Formar un grupo de estudio
-
Establecer un horario y lugar de reunión
-
Revisar los temas del curso
-
Discutir problemas y proyectos
-
Apoyarse mutuamente en el aprendizaje
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- Formar un grupo de estudio
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Career center
Learners who complete NLP Modelos y Algoritmos will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists use machine learning and statistical modeling to gather insights from data. NLP is a subfield of data science that deals with text data. The course can provide further foundation on machine learning and statistical modeling. Additionally, the course offers experience implementing NLP algorithms.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers build, implement, and maintain machine learning systems that can solve specific problems. NLP is a subfield of machine learning that deals with text data. The course can provide further foundation on machine learning and statistical modeling. Additionally, the course offers experience implementing NLP algorithms.
Computational Linguist
Computational Linguist
Computational Linguists use computer science to study and model human language. The course can provide further foundation on statistical modeling and offers experience implementing NLP algorithms.
Natural Language Processing Scientist
Natural Language Processing Scientist
NLP Scientists build and implement NLP systems. These systems are used to provide semantic and syntactic insights on text data. NLP Scientists use knowledge of machine learning, deep learning, statistical modeling, and the course can provide further foundation on statistical modeling. The course also discusses how to implement NLP algorithms.
NLP Researcher
NLP Researcher
NLP Researchers develop new algorithms and techniques for processing and understanding text data. The course can provide further foundation on machine learning and deep learning and offers experience implementing NLP algorithms.
NLP Architect
NLP Architect
NLP Architects design and implement NLP systems. These systems are used to provide semantic and syntactic insights on text data. The course can provide further foundation on machine learning, deep learning, statistical modeling, and the course offers experience implementing NLP algorithms.
UX Designer
UX Designer
UX Designers design user interfaces for websites and apps. NLP systems are used to process and understand text data. Course study in NLP algorithms, including supervised and unsupervised learning methods, can be useful for building these NLP systems.
Market Researcher
Market Researcher
Market Researchers conduct research to understand consumer behavior. NLP systems are used to process and understand text data. Course study in NLP algorithms, including supervised and unsupervised learning methods, can be useful for building these NLP systems.
Information Architect
Information Architect
Information Architects design and implement information systems that are easy to use and understand. NLP systems are used to process and understand text data. Course study in NLP algorithms, including supervised and unsupervised learning methods, can be useful for building these NLP systems.
Content Strategist
Content Strategist
Content Strategists develop and implement content strategies for websites and other digital platforms. NLP systems are used to process and understand text data. Course study in NLP algorithms, including supervised and unsupervised learning methods, can be useful for building these NLP systems.
SEO Specialist
SEO Specialist
SEO Specialists optimize websites for search engines. NLP systems are used to process and understand text data. Course study in NLP algorithms, including supervised and unsupervised learning methods, can be useful for building these NLP systems.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts use data to make informed decisions. NLP systems are used to process and understand text data. Course study in NLP algorithms, including supervised and unsupervised learning methods, can be useful for building these NLP systems.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers design, implement, and maintain software systems. NLP systems are used to process and understand text data. Course study in NLP algorithms, including supervised and unsupervised learning methods, can be useful for building these NLP systems.
Product Manager
Product Manager
Product Managers are responsible for the development and launch of new products. NLP systems are used to process and understand text data. Course study in NLP algorithms, including supervised and unsupervised learning methods, can be useful for building these NLP systems.
Technical Writer
Technical Writer
Technical Writers create documentation for software and other technical products. NLP systems are used to process and understand text data. Course study in NLP algorithms, including supervised and unsupervised learning methods, can be useful for building these NLP systems.
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deeper understanding of the topics covered in
NLP Modelos y Algoritmos.
Provides a comprehensive introduction to machine learning, covering a wide range of algorithms and techniques. It valuable resource for students seeking to understand the fundamental concepts of machine learning.
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Este libro proporciona una introducción completa al aprendizaje profundo, cubriendo los fundamentos y los últimos avances. Es un recurso valioso para los estudiantes que buscan comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje profundo.
Este libro proporciona una introducción integral al procesamiento del lenguaje natural (PNL) en Python. Cubre los conceptos básicos del PNL, incluidos el análisis sintáctico, el análisis semántico y la generación del lenguaje natural.
Este libro proporciona una guía práctica para el PNL. Cubre temas como el análisis sintáctico, el análisis semántico y la generación del lenguaje natural.
Este libro es un texto clásico sobre el procesamiento del habla y el lenguaje. Proporciona una cobertura integral de los fundamentos del PNL, desde el reconocimiento del habla hasta la comprensión del lenguaje natural.
Este libro proporciona una introducción integral al aprendizaje automático, cubriendo una amplia gama de algoritmos y técnicas. Es un recurso valioso para los estudiantes que buscan comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje automático.
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Este libro proporciona una introducción al aprendizaje profundo para el PNL. Cubre temas como redes neuronales recurrentes, transformadores y modelos de lenguaje.
Este libro es un texto integral sobre la comprensión del lenguaje natural (NLU). Cubre temas como el análisis sintáctico, el análisis semántico y la inferencia.
Este libro proporciona una introducción a los modelos probabilísticos para el PNL. Cubre temas como modelos ocultos de Markov, modelos de lenguaje y modelos gráficos.
Este libro proporciona una introducción integral al reconocimiento del habla. Cubre temas como el procesamiento de la señal del habla, el modelado acústico y el lenguaje.
Este libro proporciona una introducción a la recuperación de información (RI). Cubre temas como la indexación, la recuperación y la evaluación.
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Level
Introductory
Via
Coursera
Institution
Universidad Austral
Instructor
Hernán Daniel Merlino
Language
Español
This course belongs to a
collection
called
Procesamiento de Lenguaje Natural. It's comprised of four courses:
- NLP Modelos y Algoritmos (viewing)
- Introducción al procesamiento de lenguaje natural
- Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural
- NLP System Architecture and Dev-Ops
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Utiliza algoritmos de NLP de última generación, lo que lo hace actual y relevante para la industria
Se enfoca en la implementación práctica de algoritmos de NLP, proporcionando habilidades aplicables para el desarrollo de aplicaciones
Requiere conocimientos previos en programación y bibliotecas específicas, lo que sugiere que está dirigido a estudiantes con experiencia previa en procesamiento de lenguaje natural
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