Alcanza tus metas profesionales con el Curso Superior de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con Deep Learning de Euroinnova

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Modalidad
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Alumnos

Plan de estudios de Curso procesamiento del lenguaje natural

CURSO PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL. Da el salto profesional que siempre has merecido y consigue todos tus objetivos al mejor precio de manera sencilla y eficiente. Aprovecha esta oportunidad que te ofrecemos desde Euroinnova International Online Education. ¡Te esperamos!

Resumen salidas profesionales
de Curso procesamiento del lenguaje natural
Este Curso de Procesamiento de Lenguaje natural (NLP) con Deep Learning te dará una visión completa de cómo utilizar el procesamiento de lenguaje natural (PLN) mediante técnicas avanzadas de deep learning. Abarca desde los conceptos básicos de inteligencia artificial, machine learning y deep learning, hasta la implementación práctica de modelos en Python. Además, entenderás la relación entre IA y Big Data, sistemas expertos, algoritmos de clustering y clasificación, redes neuronales y estrategias de aprendizaje profundo. También sabrás cómo llevar a cabo el desarrollo y aplicación de chatbots utilizando librerías como NLTK y herramientas como TensorFlow y Keras pudiendo enfrentar desafíos reales en la industria de la IA y el PLN.
Objetivos
de Curso procesamiento del lenguaje natural
- Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y su evolución. - Diferenciar entre machine learning y deep learning. - Implementar algoritmos de clustering y clasificación. - Desarrollar sistemas de recomendación. - Construir y entrenar redes neuronales profundas. - Aplicar técnicas de PLN en Python. - Desarrollar y desplegar chatbots efectivos.
Salidas profesionales
de Curso procesamiento del lenguaje natural
Al completar este Curso de Procesamiento de lenguaje natural (NLP) con Deep Learning, estarás preparado para optar a roles en ingeniería de inteligencia artificial, ciencia de datos, desarrollo de software, ingeniería de sistemas de recomendación y desarrollo de chatbots. Entre otros, en empresas de tecnología, finanzas, salud y telecomunicaciones.
Para qué te prepara
el Curso procesamiento del lenguaje natural
El Curso de Procesamiento de lenguaje natural (NLP) con Deep Learning te prepara para desarrollar y aplicar modelos de inteligencia artificial en diversos dominios, centrados en el procesamiento de lenguaje natural. Aprenderás a utilizar herramientas avanzadas como TensorFlow y Keras para crear redes neuronales, así como a implementar algoritmos de machine learning. También estarás capacitado/a para desarrollar chatbots y aplicar técnicas de PLN.
A quién va dirigido
el Curso procesamiento del lenguaje natural
Este Curso de Procesamiento de lenguaje natural (NLP) con Deep Learning está pensado para estudiantes y profesionales de informática, ingeniería y campos relacionados que deseen especializarse en inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural. También es adecuado para desarrolladores de software y científicos/as de datos que buscan ampliar sus conocimientos.
Metodología
de Curso procesamiento del lenguaje natural
Metodología Curso Euroinnova
Carácter oficial
de la formación
La presente formación no está incluida dentro del ámbito de la formación oficial reglada (Educación Infantil, Educación Primaria, Educación Secundaria, Formación Profesional Oficial FP, Bachillerato, Grado Universitario, Master Oficial Universitario y Doctorado). Se trata por tanto de una formación complementaria y/o de especialización, dirigida a la adquisición de determinadas competencias, habilidades o aptitudes de índole profesional, pudiendo ser baremable como mérito en bolsas de trabajo y/o concursos oposición, siempre dentro del apartado de Formación Complementaria y/o Formación Continua siendo siempre imprescindible la revisión de los requisitos específicos de baremación de las bolsa de trabajo público en concreto a la que deseemos presentarnos.

Temario de Curso procesamiento del lenguaje natural

Descargar GRATIS
el temario en PDF
  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial
  1. Relación entre inteligencia artificial y big data
  2. IA y Big Data combinados
  3. El papel del Big Data en IA
  4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data
  1. Sistemas expertos
  2. Estructura de un sistema experto
  3. Inferencia: Tipos
  4. Fases de construcción de un sistema
  5. Rendimiento y mejoras
  6. Dominios de aplicación
  7. Creación de un sistema experto en C#
  8. Añadir incertidumbre y probabilidades
  1. Futuro de la inteligencia artificial
  2. Impacto de la IA en la industria
  3. El impacto económico y social global de la IA y su futuro
  1. Introducción
  2. Clasificación de algoritmos de aprendizaje automático
  3. Ejemplos de aprendizaje automático
  4. Diferencias entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
  5. Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
  6. El futuro del aprendizaje automático
  1. Introducción
  2. Filtrado colaborativo
  3. Clusterización
  4. Sistemas de recomendación híbridos
  1. Clasificadores
  2. Algoritmos
  1. Introducción
  2. El proceso de paso de DSS a IDSS
  3. Casos de aplicación
  1. Aprendizaje profundo
  2. Entorno de Deep Learning con Python
  3. Aprendizaje automático y profundo
  1. Redes neuronales
  2. Redes profundas y redes poco profundas
  1. Perceptrón de una capa y multicapa
  2. Ejemplo de perceptrón
  1. Tipos de redes profundas
  2. Trabajar con TensorFlow y Python
  1. Entrada y salida de datos
  2. Entrenar una red neuronal
  3. Gráficos computacionales
  4. Implementación de una red profunda
  5. El algoritmo de propagación directa
  6. Redes neuronales profundas multicapa
  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN
  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN
  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)
  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático
  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés
  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots
  1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
  2. Usos y beneficios de los chatbots
  3. Diferencia entre bots, chatbots e IA
  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

Titulación de Curso procesamiento del lenguaje natural

Curso De Deep Learning NLPCurso De Deep Learning NLP
Titulación expedida por Educa Open, centro especializado en formación en diversas áreas tecnológicas Si lo desea puede solicitar la Titulación con la APOSTILLA DE LA HAYA (Certificación Oficial que da validez a la Titulación ante el Ministerio de Educación de más de 200 países de todo el mundo. También está disponible con Sello Notarial válido para los ministerios de educación de países no adheridos al Convenio de la Haya.

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Titulado Universitario 1 ciclo o Diplomado en Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas Administrador de Servidores y páginas web Curso Superior en Ciberseguridad Curso de Business Intelligence y Big Data Formación de formadores E-learning
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Daniel Cabrera Armenteros
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Licenciado en Ciencias Físicas y con Máster en Implantación, Gestión y Auditoría de Sistemas de Seguridad de Información ISO 27001-27002.
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Información complementaria

Curso procesamiento del lenguaje natural

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Curso procesamiento del lenguaje natural

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Los avances tecnológicos han permitido el desarrollo de nuevos términos como el Big Data y que han revolucionado la actuación de las empresas y otros sectores de manera considerable. Big Data hace referencia, como su propio nombre indica, a un conjunto de datos de gran volumen y complejidad que, si los tratamos y analizamos de manera adecuada, podemos obtener información relevante en las que basar la toma de decisiones para poder elevar las empresas al máximo nivel. Prepárate para iniciarte en este sector que esta en crecimiento con la formación especializada de Euroinnova.

¿Qué vas a aprender tras la finalización de este Curso Online de Euroinnova?

El máximo exponente de estos avances es la Inteligencia Artificial, que se basa en el Big Data para desarrollar sistemas de Tecnología de la Información capaces de realizar funciones similares a las humanas, y aportarnos numerosos beneficios en términos de comodidad y productividad en diferentes entornos. La inteligencia artificial utiliza la información del Big Data para transformarla en operaciones optimizadas que utilizamos las personas.

Hasta el momento, esta tecnología se basaba en un aprendizaje asistido o Machine Learning en el que, gracias a la programación, se introducían una serie de códigos que permitían ofrecer respuestas adaptadas a la información que se proporcionaba. No obstante, se está trabajando para capacitar a esta tecnología para que sean capaces de aprender por sí mismas. A esta área se le denomina Deep Learning, y consiste en dotar a las máquinas con algoritmos capaces de simular el funcionamiento del sistema nervioso, para que puedan procesar grandes cantidades de datos que permitan obtener resultados más rápidos y precisos que asemejen la actitud humana.

En este sentido, se está avanzando considerablemente en materia de Procesamiento de Lenguaje Natural a través de la tecnología Deep Learning, con el objetivo de desarrollar programas en los que las personas puedan interactuar con la Inteligencia Artificial y ser comprendidos por la misma para aportar una solución ajustada a lo que le pregunte, sin importar que utilice lenguaje natural. Todo esto se verá reflejado en el uso de chatbots, que es una herramienta que cada vez más se utiliza en páginas web de empresas y otros contextos que utilizamos las personas con frecuencia.

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