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Temario del curso

Introducción a la comprensión semántica y la IA contextual

  • Visión general del PLN y su papel en la IA
  • Comprensión semántica en sistemas de IA
  • IA contextual y sus aplicaciones

Modelos avanzados para PLN

  • Transformadores y su arquitectura
  • Modelos preentrenados: BERT, GPT, T5
  • Ajuste fino de modelos para la comprensión semántica

Técnicas de IA contextual

  • Comprensión del contexto en el procesamiento del lenguaje
  • Técnicas de incrustación contextual
  • Aplicaciones de la IA contextual en escenarios del mundo real

Análisis semántico en la IA

  • Técnicas para el análisis semántico
  • Uso de la IA para comprender el significado y la intención
  • Desafíos en el análisis semántico

Aplicaciones del PLN en sistemas de IA

  • Mejora de las interacciones con chatbots mediante la comprensión semántica
  • Sistemas de IA para la traducción y el resumen de textos
  • Análisis de sentimiento y reconocimiento de intenciones en PLN

Consideraciones éticas y desafíos en PLN

  • Sesgo en los modelos de lenguaje y la comprensión semántica
  • Aspectos éticos al implementar IA contextual
  • Abordar las limitaciones en los sistemas de PLN

Futuras direcciones en la comprensión semántica y la IA contextual

  • Tendencias emergentes en la investigación de PLN
  • Avances en el aprendizaje profundo para la IA contextual
  • Construcción de modelos de PLN más sofisticados e interpretables

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia en procesamiento de lenguaje natural (PLN)
  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático e inteligencia artificial

Público objetivo

  • Investigadores en PLN
  • Especialistas en IA
  • Ingenieros de aprendizaje automático
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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