Actualízate en el uso de una red encoder-decoder para la traducción automática y destaca como un ingeniero de primer nivel” 

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) ha ganado una importancia creciente en muchos campos gracias a su capacidad para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones a través de la automatización de procesos. Desde el análisis de sentimientos en redes sociales hasta la traducción automática de idiomas, el NLP ha demostrado ser una herramienta indispensable en la actualidad.  

Por ello, este exclusivo programa se ha diseñado específicamente para satisfacer las necesidades actuales del mercado, brindando a los ingenieros una instrucción completa en el procesamiento de lenguaje natural y en la utilización de las redes neuronales recurrentes (RNN) como herramienta para la creación de modelos de NLP.  

Para mejorar el aprendizaje del estudiante, TECH ha creado un programa completo basado en su exclusiva metodología de Relearning, que consiste en la repetición progresiva y natural de los conceptos fundamentales para que el egresado los integre de manera efectiva. De esta forma, el alumno adquirirá las habilidades necesarias ajustando el ritmo de estudio a su vida cotidiana. 

Además, el formato 100% online del programa permite a los estudiantes adaptar su ritmo de estudio a sus necesidades y acceder a los contenidos teórico-prácticos desde cualquier lugar y en cualquier momento. Con un enfoque práctico y una metodología innovadora, este curso ofrece a los estudiantes una oportunidad única para adquirir habilidades altamente valoradas en el mercado y contribuir a la transformación digital de muchas empresas en todo el mundo. 

Dale un impulso significativo a tu trayectoria profesional incluyendo este Diplomado en tu CV”

Este Diplomado en Procesamiento del Lenguaje Natural NLP con RNN contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Deep Learning
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Profundiza en la librería de Transformers de Hugging Face con este Diplomado de 150 horas”   

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.   

Accede a un temario rico en contenidos, donde encontrarás multitud de ejemplos reales y análisis prácticos que contextualizan los temas tratados” 

Ponte al día en las ventajas de los mecanismos de atención en las redes neuronales con este completo programa de TECH"

Este programa ha sido diseñado por un equipo experto en el área de Ingeniería, especialmente en el Procesamiento del Lenguaje Natural NLP con RNN. Como resultado, TECH ha creado un plan de estudios exhaustivo e intensivo que cubre todo lo necesario para dominar esta disciplina en un período de 6 semanas. Además del temario completo, se han incluido horas de materiales adicionales para que el egresado pueda trabajar de forma personalizada y adaptarse a sus necesidades y exigencias. Todo esto se presenta en un formato cómodo y flexible, 100% en línea y compatible con cualquier dispositivo que tenga conexión a internet. 

Podrás descargarte todo el contenido directamente a dispositivo electrónico de preferencia, por lo que podrás consultar incluso sin conexión a internet, cuando y donde mejor te convenga”   

Módulo 1. Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Redes Naturales Recurrentes (RNN) y Atención

1.1. Generación de texto utilizando RNN

1.1.1. Entrenamiento de una RNN para generación de texto
1.1.2. Generación de lenguaje natural con RNN
1.1.3. Aplicaciones de generación de texto con RNN

1.2. Creación del conjunto de datos de entrenamiento

1.2.1. Preparación de los datos para el entrenamiento de una RNN
1.2.2. Almacenamiento del conjunto de datos de entrenamiento
1.2.3. Limpieza y transformación de los datos

1.3. Análisis de Sentimiento

1.3.1. Clasificación de opiniones con RNN
1.3.2. Detección de temas en los comentarios
1.3.3. Análisis de sentimiento con algoritmos de aprendizaje profundo

1.4. Red de codificador-decodificador para la traducción automática neuronal

1.4.1. Entrenamiento de una RNN para la traducción automática
1.4.2. Uso de una red encoder-decoder para la traducción automática
1.4.3. Mejora de la precisión de la traducción automática con RNN

1.5. Mecanismos de atención

1.5.1. Aplicación de mecanismos de atención en RNN
1.5.2. Uso de mecanismos de atención para mejorar la precisión de los modelos
1.5.3. Ventajas de los mecanismos de atención en las redes neuronales

1.6. Modelos Transformers

1.6.1. Uso de los modelos Transformers para procesamiento de lenguaje natural
1.6.2. Aplicación de los modelos Transformers para visión
1.6.3. Ventajas de los modelos Transformers

1.7. Transformers para visión

1.7.1. Uso de los modelos Transformers para visión
1.7.2. Preprocesamiento de los datos de imagen
1.7.3. Entrenamiento de un modelo Transformer para visión

1.8. Librería de Transformers de Hugging Face

1.8.1. Uso de la librería de Transformers de Hugging Face
1.8.2. Aplicación de la librería de Transformers de Hugging Face
1.8.3. Ventajas de la librería de Transformers de Hugging Face

1.9. Otras Librerías de Transformers. Comparativa

1.9.1. Comparación entre las distintas librerías de Transformers
1.9.2. Uso de las demás librerías de Transformers
1.9.3. Ventajas de las demás librerías de Transformers

1.10. Desarrollo de una Aplicación de NLP con RNN y Atención. Aplicación Práctica

1.10.1. Desarrollo de una aplicación de procesamiento de lenguaje natural con RNN y atención
1.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atención y modelos Transformers en la aplicación
1.10.3. Evaluación de la aplicación práctica

Una titulación universitaria elaborada por reputados expertos con el objetivo de que adquieras habilidades avanzadas en el Procesamiento del Lenguaje Natural NLP con RNN”