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Temario del curso
Plan detallado de la formación
- Introducción al NLP
- Comprensión del NLP
- Frameworks de NLP
- Aplicaciones comerciales del NLP
- Extracción de datos de la web (scraping)
- Trabajo con diversas API para recuperar datos de texto
- Trabajo con y almacenamiento de corpus de texto, guardando el contenido y metadatos relevantes
- Ventajas de usar Python y curso intensivo de NLTK
- Comprensión práctica de un corpus y conjunto de datos
- ¿Por qué necesitamos un corpus?
- Análisis de corpus
- Tipos de atributos de datos
- Diferentes formatos de archivo para corpus
- Preparación de un conjunto de datos para aplicaciones de NLP
- Comprensión de la estructura de las oraciones
- Componentes del NLP
- Comprensión del lenguaje natural
- Análisis morfológico: raíz, palabra, token, etiquetas de discurso
- Análisis sintáctico
- Análisis semántico
- Manejo de la ambigüedad
- Preprocesamiento de datos de texto
- Corpus: texto crudo
- Tokenización de oraciones
- Extracción de raíces (stemming) para texto crudo
- Lematización de texto crudo
- Eliminación de palabras de relleno (stop words)
- Corpus: oraciones crudas
- Tokenización de palabras
- Lematización de palabras
- Trabajo con matrices Término-Documento / Documento-Término
- Tokenización de texto en n-gramas y oraciones
- Preprocesamiento práctico y personalizado
- Corpus: texto crudo
- Análisis de datos de texto
- Características básicas de NLP
- Parsers y análisis (parsing)
- Etiquetado POS (Part-of-Speech) y etiquetadores
- Reconocimiento de entidades nombradas
- N-gramas
- Bag of words (Bolsa de palabras)
- Características estadísticas de NLP
- Conceptos de álgebra lineal para NLP
- Teoría probabilística para NLP
- TF-IDF
- Vectorización
- Codificadores y decodificadores
- Normalización
- Modelos probabilísticos
- Ingeniería de características avanzada y NLP
- Fundamentos de word2vec
- Componentes del modelo word2vec
- Lógica del modelo word2vec
- Extensión del concepto word2vec
- Aplicación del modelo word2vec
- Estudio de caso: Aplicación de bag of words: resumen automático de texto usando algoritmos de Luhn simplificado y verdadero
- Características básicas de NLP
- Agrupamiento de documentos, clasificación y modelado de temas
- Agrupamiento de documentos y minería de patrones (agrupamiento jerárquico, k-means, etc.)
- Comparación y clasificación de documentos usando medidas de distancia TF-IDF, Jaccard y coseno
- Clasificación de documentos usando Naïve Bayes y Entropía Máxima
- Identificación de elementos de texto importantes
- Reducción de dimensionalidad: Análisis de Componentes Principales, Descomposición en Valores Singulares, factorización de matrices no negativas
- Modelado de temas y recuperación de información usando Análisis Semántico Latente
- Extracción de entidades, análisis de sentimientos y modelado de temas avanzado
- Positivo vs. negativo: grado de sentimiento
- Teoría de Respuesta a Ítems (Item Response Theory)
- Etiquetado de partes de la oración y su aplicación: hallar personas, lugares y organizaciones mencionadas en el texto
- Modelado de temas avanzado: Asignación Latente Dirichlet
- Estudios de caso
- Minería de reseñas de usuarios no estructuradas
- Clasificación y visualización de sentimientos de datos de reseñas de productos
- Minería de registros de búsqueda para patrones de uso
- Clasificación de texto
- Modelado de temas
Requerimientos
Conocimiento y conciencia de los principios del NLP y una apreciación de la aplicación de la IA en los negocios
21 Horas
Reseñas (1)
Soporte individual
Simon the 2nd - Cboost
Curso - ROS: Programming for Robotics
Traducción Automática