Curso Inteligencia Artificial aplicada al Lenguaje Natural Avanzado

Redes neuronales para el modelado del lenguaje: Transformer, BERT, GPT-3 Pre-entrenamiento de modelos de lenguaje: BERT, GPT-3, RoBERTa, DistilBERT Fine-tuning de modelos de lenguaje para tareas específicas: Clasificación de texto, traducción automática, generación de texto.

▪ Redes neuronales convolucionales para NLP: CNNs para clasificación de texto, análisis de sentimiento

▪ Redes neuronales recurrentes para NLP: RNNs para análisis de secuencias, traducción automática

▪ Redes neuronales convolucionales recurrentes para NLP: CRNNs para análisis de imágenes con texto

•  Modelos de diálogo: Secuencias de Markov, redes neuronales conversacionales (Seq2Seq)
• Generación de texto: GPT-3, T5, BART
• Aplicaciones de la generación de texto: Chatbots, resumen automático de texto, creación de contenido

• Introducción al análisis de sentimiento: Definición, tipos de análisis de sentimiento
• Modelos para análisis de sentimiento: Lexicon-based, machine learning, deep learning
• Aplicaciones del análisis de sentimiento: Marketing, análisis de redes sociales, atención al cliente

• Introducción a la traducción automática: Modelos estadísticos, modelos neuronales Modelos para traducción automática: SMT, NMT, Transformer
• Evaluación de la traducción automática: BLEU, ROUGE, CIDEr