Programa del Curso

Introducción a la comprensión semántica y la IA contextual

  • Visión general de la NLU y su papel en la IA
  • Comprensión semántica en sistemas de IA
  • La IA contextual y sus aplicaciones

Modelos avanzados para NLU

  • Los transformadores y su arquitectura
  • Modelos preentrenados: BERT, GPT, T5
  • Modelos de ajuste fino para la comprensión semántica

Técnicas de IA contextual

  • Comprender el contexto en el procesamiento del lenguaje
  • Técnicas de incrustación contextual
  • Aplicaciones de la IA contextual en escenarios del mundo real

Análisis semántico en IA

  • Técnicas para el análisis sintáctico
  • Uso de la IA para comprender el significado y la intención
  • Desafíos en el análisis semántico

Aplicaciones de NLU en sistemas de IA

  • Mejorar las interacciones de los chatbots con la comprensión semántica
  • Sistemas de IA para la traducción y el resumen de idiomas
  • Análisis de sentimientos y reconocimiento de intenciones en NLU

Consideraciones éticas y desafíos en NLU

  • Sesgo en los modelos lingüísticos y la comprensión semántica
  • Cuestiones éticas en el despliegue de la IA contextual
  • Abordar las limitaciones de los sistemas NLU

Direcciones futuras en la comprensión semántica y la IA contextual

  • Tendencias emergentes en la investigación de la NLU
  • Avances en aprendizaje profundo para la IA contextual
  • Creación de modelos NLU más sofisticados e interpretables

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia en procesamiento del lenguaje natural (PLN)
  • Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático e IA

Audiencia

  • Investigadores de PNL
  • Especialistas en IA
  • Ingenieros de aprendizaje automático
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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