Analizarás el sentimiento de los consumidores mediante algoritmos inteligentes, con el máximo rigor científico de TECH: una institución de vanguardia tecnológica”

Un novedoso estudio realizado por investigadores de prestigio pronostica que el mercado de las Redes Naturales crecerá un 21,5% durante los próximos años, alcanzado una inversión de 1.020 millones de dólares. Esto refleja la relevancia que adquiere este aspecto del Aprendizaje Profundo en la sociedad. En esta coyuntura, el desarrollo de las arquitecturas neuronales ha hecho que los ordenadores aprendan a tomar decisiones informadas sin la intervención de humanos, lo que abre un amplio abanico de aplicaciones. Por ejemplo, las Redes Neuronales Recurrentes se emplean para desarrollar asistentes virtuales o chatbots, que interactúan con los usuarios en lenguaje natural para brindar la asistencia que necesitan.

Ante esta realidad, TECH lanza un Diplomado en Procesamiento del Lenguaje Natural NLP con RNN. Dicha capacitación proporcionará al alumnado las competencias requeridas para ejercer su labor como especialistas en este ámbito, con los máximos parámetros de eficiencia y calidad. Por ello, el plan de estudios profundizará en la creación del conjunto de datos de entrenamiento, así como en su adecuado almacenamiento. En este sentido, el temario analizará diferentes aplicaciones de las estructuras neuronales, como la Red Codificador-Descodificador para la traducción automática. A su vez, los materiales didácticos examinarán el manejo de los Modelos Transformers para que los egresados sean capaces de capturar relaciones complejas en secuencias de datos.

En lo que respecta a la metodología de la titulación universitaria, se cimienta en el revolucionario sistema de enseñanza de Relearning. TECH es pionera en este modelo de aprendizaje, basado en la reiteración de los contenidos para que los estudiantes disfruten amplíen sus conocimientos y competencias de forma natural, flexible y progresiva. Lo único que el alumnado necesitará es un dispositivo electrónico capaz de conectarse a internet, para así ingresar en el Campus Virtual y acceder a los recursos académicos más dinámicos del mercado.

¿Quieres optimizar tus habilidades prácticas en programación? Con esta capacitación manejarás las bibliotecas más innovadoras del Aprendizaje Profundo”  

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 Procesamiento del Lenguaje Natural NLP con RNN
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información deportiva 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

Profundizarás en el uso de Mecanismos de Atención, para mejorar la precisión y robustez de tus modelos”

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 vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.  

Controlarás la Red de Codificador-Descodificador para incorporar en tus proyectos la traducción automática neuronal”

TECH es pionera en la metodología del Relearning, que te proporcionará una experiencia de aprendizaje flexible y progresiva”

Elaborado por profesionales del Deep Learning, este plan de estudios otorgará a los egresados un conocimiento exhaustivo sobre el Procesamiento del Lenguaje Natural con Redes Neuronales Recurrentes. Con un enfoque práctico, los contenidos didácticos se centrarán en factores como la generación de texto, el entrenamiento del modelo o creación del conjunto de datos en dicha etapa. Asimismo, temario abordará la importancia de la Limpieza y Transformación de las informaciones, para mejorar la efectividad de los sistemas resultantes. La capacitación analizará los Mecanismos de Atención del Aprendizaje Profundo, permitiendo a los alumnos manejar secuencias largas y capturar relaciones a largo plazo. 

Dominarás las técnicas del Procesamiento del Lenguaje Natural en una variedad de aplicaciones prácticas como la extracción de información y respuesta a preguntas” 

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 Transformers 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

¿Estás buscando un programa universitario armonizable con tus obligaciones diarias? Estás ante la titulación adecuada, pues TECH se adapta a tus circunstancias”