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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