Spezialisierung Procesamiento de Lenguaje Natural

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Spezialisierung Procesamiento de Lenguaje Natural

Aprende a desarrollar en NLP. Crea tu propio entorno de trabajo para NLP

Dozent: Hernán Daniel Merlino

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4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

3.9

(9 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Desarrollar aplicaciones basadas en el procesamiento de lenguaje natural.
Construir entornos de trabajo para el procesamiento de lenguaje natural.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Systems Architecture
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Application Lifecycle Management
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Web Scraping

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Este programa especializado te permitirá obtener los conocimientos de nivel básico, intermedio e intermedio superior para el desarrollo aplicaciones basadas en procesamiento de lenguaje natural.

Estas aplicaciones podrán ser embebidas en otras aplicaciones o ser utilizadas en forma autónoma.

También obtendrás los conocimientos necesarios para construir tu propio entorno de trabajo para el procesamiento de lenguaje natural.

Praktisches Lernprojekt

El objetivo general de los proyectos es diseñar, probar e implementar sistemas basados en este modelo en lenguaje Python:

En el Curso 1 crearás un modelo básico de clasificación de texto en forma automática. Este modelo recibirá un conjunto de documentos para su entrenamiento, luego de haberse entrenado el modelo, se le podrá presentar un nuevo documento y este será clasificado según los datos de entrenamiento

En el Curso 2 desarrollarás un entorno de trabajo (Framework) para limpieza de datos específico para el procesamiento de lenguaje natural.

En el Curso 3 crearás un entorno de trabajo para la comparación de diversos modelos de algoritmos de procesamiento de lenguaje natural.

En el Curso 4 crearás la infraestructura necesaria para pasar un proyecto de procesamiento de lenguaje natural a un ambiente de producción, además de contemplar las necesidades de re entrenamiento del mismo.

Introducción al procesamiento de lenguaje natural

KURS 113 Stunden

Was Sie lernen werden

Entender los rudimentos básicos del Procesamiento de Lenguaje Natural
Generar clasificaciones de texto en forma automática
Evaluar el sentimiento de un texto en forma automática
Extraer información de un texto en forma automática

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithms

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Unstructured Data

Kategorie: Text Mining

Kategorie: Analysis

Kategorie: Big Data

Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural

KURS 212 Stunden

Was Sie lernen werden

Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la extracción, limpieza y preparación de distintas fuentes de datos para ser incluidos en un proceso de NLP.

Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer el entorno de Jupyter Notebooks del entorno Anaconda. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python. Como editor de código, los ejemplos van a ser editados en el Notebook de Anaconda, pero el alumno puede utilizar cualquier editor de texto que reconozca notebooks de Anaconda. Librerías que es necesario tener instaladas para realizar el curso: NLTK, Pandas, Scikit-learn y librerías de extracción de datos.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Cleansing

Kategorie: Web Scraping

Kategorie: Scripting

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Hypertext Markup Language (HTML)

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: JavaScript Frameworks

Kategorie: Data Integration

NLP Modelos y Algoritmos

KURS 310 Stunden

Was Sie lernen werden

Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la implementación de algoritmos de NLP. Mediante el uso de los últimos algoritmos más populares en NLP se procederá a dar solución a un conjunto de problemas propios del área.

Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer los Jupyter Notebooks en el entorno Anaconda. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python. Como editor de código, los ejemplos van a ser editados en el Notebook de Anaconda, pero el alumno puede utilizar cualquier editor de texto que reconozca notebooks de Anaconda. Librerías que es necesario tener instaladas para realizar el curso: NLTK, Scikit-learn, Spacy y TensorFlow.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)

Kategorie: Algorithms

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Keras (Neural Network Library)

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Artificial Neural Networks

Kategorie: Tensorflow

Kategorie: Jupyter

Kategorie: Machine Learning Algorithms

Kategorie: Python Programming

NLP System Architecture and Dev-Ops

KURS 410 Stunden

Was Sie lernen werden

Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer los Jupyter Notebooks en el entorno Anaconda. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python. Como editor de código, los ejemplos van a ser editados en el Notebook de Anaconda, pero el alumno puede utilizar cualquier editor de texto que reconozca notebooks de Anaconda. Librerías que es necesario tener instaladas para realizar el curso: NLTK, Scikit-learn, Spacy y TensorFlow.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Kategorie: Software Development Life Cycle

Kategorie: Algorithms

Kategorie: Software Architecture

Kategorie: Tensorflow

Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Systems Architecture

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Machine Learning Algorithms

Kategorie: Application Lifecycle Management

Kategorie: Application Development

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Dozent

Hernán Daniel Merlino

Universidad Austral

4 Kurse4.581 Lernende

von

Universidad Austral

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

El Programa especializado está pensado para realizarse a lo largo de cuatro meses desde el inicio del primer curso.

Si bien no es indispensable, los cursos están diseñados con un grado creciente de dificultad y, por lo tanto, te recomendamos seguir el siguiente orden:

Curso 1 = Introducción al procesamiento de lenguaje natural.

Curso 2 = Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural.

Curso 3 = NLP Modelos y Algoritmos.

Curso 4 = NLP System Architecture and Dev-Ops.

Requisitos de software entorno Anaconda con Python 3.7 o superior, Jupyter Notebook y el paquete NLTK, como base para este curso, se sumarán a lo largo de los cursos otros paquetes según sean requeridos

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