Mejora tus habilidades sobre Procesamiento del Lenguaje Natural con RNN, gracias a TECH Universidad Tecnológica ” 

En el campo de la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural con RNN se utiliza para construir chatbots, sistemas de recomendación de contenido y asistentes virtuales que pueden entender y responder a las solicitudes de los usuarios en lenguaje natural. Además, la formación en el procesamiento del lenguaje natural con redes neuronales recurrentes es esencial para desarrollar habilidades en un campo de creciente demanda. 

Por esa razón, TECH ha diseñado un Curso Universitario en Procesamiento del Lenguaje Natural NLP con RNN con el que busca dotar a los alumnos de las habilidades y competencias necesarias para poder ejercer su labor como especialistas, con la máxima eficiencia y calidad posibles. Así, a lo largo de este programa se profundiza en temas como la Generación de Texto Utilizando RNN, Limpieza y Transformación de Datos o Mecanismos de Atención. 

Todo ello, a través de una cómoda modalidad 100% online que permite al alumno organizar sus horarios y sus estudios, compaginándolos con sus otras labores del día a día. Además, esta titulación cuenta con los materiales teóricos y prácticos más completos del mercado, lo que facilita el proceso de estudio del alumno y le permite alcanzar sus objetivos de forma ágil y precisa. 

Consigue ser un experto en Aplicación de Mecanismos de Atención en RNN en solo 6 semanas y con total libertad de organización” 

Este Curso Universitario 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 

Accede a todo el contenido sobre Deep Learning desde tu Tablet, móvil u ordenador y en cualquier momento del día”  

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.   

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Profundiza en aspectos como el Preprocesamiento de los datos de imagen desde la comodidad de tu hogar y a cualquier hora del día"

Todos los recursos didácticos de este plan de estudios han sido diseñados por los reputados profesionales que conforman el equipo de expertos de TECH en Deep Learning. Dichos especialistas han volcado su amplia trayectoria y sus conocimientos más actualizados para crear unos contenidos prácticos y completamente innovadores. Todo esto, basándose además en la metodología pedagógica más eficiente y precisa, el Relearning de TECH. 

La visión más completa y actualizada del Procesamiento del Lenguaje Natural con RNN se encuentra en este plan de estudios único”

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 

Gracias a la metodología pedagógica más eficiente, podrás adquirir nuevos conocimientos de forma precisa y en solo 150 horas”