Curso de Fundamentos de Natural Language Processing (NLP) con Python

admin
Big Data, Data Science y Machine Learning, Lenguajes de programación
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Descripción:

Al final de este curso, podrá realizar una amplia gama de tareas que van desde identificar el tipo de tarea de NLP más adecuado para resolver un problema hasta usar una herramienta como spacy o gensim para realizar análisis de sentimientos. El curso lo equipará fácilmente con el conocimiento que necesita para crear aplicaciones que interpreten el lenguaje humano. Este curso requiere que el alumno cuente con conocimientos sólidos de programación con Python.

Temario:

Parte 1. Introducción al procesamiento del lenguaje natural
Introducción | Historia de la PNL | Análisis de texto y PNL | Varios pasos en PNL | Iniciar un proyecto de PNL

Parte 2. Métodos básicos de extracción de características
Tipos de datos | Limpieza de datos de texto | Extracción de funciones de textos | Ingeniería de características

Parte 3. Desarrollando un clasificador de texto
Aprendizaje automático | Desarrollar un clasificador de texto | Construcción de tuberías para proyectos de PNL | Guardar y cargar modelos

Parte 4. Recopilar datos de texto de la web
Recopilación de datos raspando páginas web | Solicitud de contenido de páginas web | Manejo de datos semiestructurados |

Parte 5. Modelado de temas
Descubrimiento del tema | Algoritmos de modelado de temas

Parte 6. Resumen de texto y generación de texto
¿Qué es el resumen automático de texto? El | Vista de alto nivel de resumen de texto | TextRank | Resumen de texto con Gensim | Resumen de texto usando la frecuencia de palabras | Generando texto con cadenas de Markov

Parte 7. Representación vectorial
Definición vectorial | ¿Por qué representaciones vectoriales?

Parte 8. Análisis de sentimientos
¿Por qué se requiere el análisis de sentimientos? El | Análisis del crecimiento del sentimiento | Herramientas utilizadas para el análisis de sentimientos | TextBlob | Comprensión de los datos para el análisis de sentimientos | Modelos de sentimiento de entrenamiento

El plan de estudios está vacío.

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¿CÓMO LLEVAMOS A CABO LAS CLASES ANTE EL COVID-19?

Metodología de enseñanza y aprendizaje que usamos en nuestras clases.
En KMMX usamos un metodología de aprendizaje “blended*” que al español se traduce como mezclada, es decir una parte es presencial y otra a distancia, en estos momentos debido a la pandemia Covid-19 la parte presencial se realiza de manera a distancia pero de manera personalizada en vivo, tratando de simular el cara a cara que tenemos cuando los alumnos asisten a nuestras aulas de manera física. Mantenemos un enfoque de “enseñanza activa”, es decir, el alumno aprende hasta que hace las cosas motivo por el cual se asignan una serie de proyectos en cada curso, que el alumno tendrá que ir completando a su ritmo, por que entendemos que cada alumno aprende de manera diferente y a su ritmo creamos las asesorías personalizadas, que puede solicitar a través del sistema de aprendizaje online.
* El Blended Learning es la combinación de la educación presencial con clases en el aula, con la educación online.

¿Pero en que consiste?
Cada sesión es de aproximadamente una hora, el instructor explica conceptos y resuelve dudas.
Cada curso tiene una serie de ejercicios o proyectos previamente definidos.
En la siguiente sesión el instructor resuelve dudas y explica los siguientes conceptos, así hasta cubrir la totalidad del temario y alcance del curso.
Se agenda una sesión con un mentor antes, durante y después del curso para asegurar el aprendizaje y aprovechamiento del curso. El mentor no es la misma persona que el instructor.
En la plataforma estarán disponibles las sesiones y recursos para ser consultados en cualquier momento por el alumno.
Aunque son clases a distancia la experiencia es personalizada.

Mucho éxito en tu camino.
Tus amigos de KMMX