Spécialisation Procesamiento de Lenguaje Natural

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Spécialisation Procesamiento de Lenguaje Natural

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

Instructeur : Hernán Daniel Merlino

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

3.9

(9 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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3.9

(9 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

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Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

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

Détails à connaître

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Enseigné en Espagnol

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - 4 séries de cours

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.

Projet d'apprentissage appliqué

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

COURS 113 heures

Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithms

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Text Mining

Catégorie : Unstructured Data

Catégorie : Big Data

Catégorie : Analysis

Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural

COURS 212 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Web Scraping

Catégorie : Scripting

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Hypertext Markup Language (HTML)

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : JavaScript Frameworks

Catégorie : Data Integration

NLP Modelos y Algoritmos

COURS 310 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Catégorie : Algorithms

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Keras (Neural Network Library)

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Python Programming

NLP System Architecture and Dev-Ops

COURS 410 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

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

Catégorie : Algorithms

Catégorie : Software Development Life Cycle

Catégorie : Software Architecture

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Systems Architecture

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Application Lifecycle Management

Catégorie : Application Development

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Instructeur

Hernán Daniel Merlino

Universidad Austral

4 Cours4 578 apprenants

Offert par

Universidad Austral

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Étudiant(e) depuis 2018

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Foire Aux Questions

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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