Temario del curso

Introducción al Aprendizaje Profundo para NLP

Diferenciación entre los diferentes tipos de modelos DL

Uso de modelos preentrenados frente a modelos entrenados

Uso de incrustaciones de palabras y análisis de sentimientos para extraer significado del texto

Cómo funciona el Aprendizaje Profundo no supervisado

Instalación y configuración de bibliotecas de Python para el Aprendizaje Profundo

Uso de la biblioteca DL Keras sobre TensorFlow para permitir que Python genere subtítulos

Trabajo con Theano (biblioteca de cálculo numérico) y TensorFlow (biblioteca general y lingüística) como bibliotecas de aprendizaje profundo extendidas para el propósito de crear subtítulos.

Uso de Keras sobre TensorFlow o Theano para experimentar rápidamente con el Aprendizaje Profundo

Creación de una aplicación simple de Aprendizaje Profundo en TensorFlow para agregar subtítulos a una colección de imágenes

Solución de problemas

Una palabra sobre otros (especializados) marcos de trabajo DL

Despliegue de tu aplicación de Aprendizaje Profundo

Uso de GPUs para acelerar el Aprendizaje Profundo

Comentarios finales

Requerimientos

  • Comprensión de la programación en Python
  • Conocimiento general de las bibliotecas de Python

Público objetivo

  • Programadores con interés en lingüística
  • Programadores que buscan comprender NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural)
 28 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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