Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

135 valoraciones

Conviértete en un especialista en Procesamiento de Lenguaje Natural y aprende a desarrollar soluciones inteligentes para comprensión y generación de texto. Este curso te enseñará las técnicas más avanzadas para trabajar con datos textuales.

Duración: 10 semanas

Nivel: Intermedio-Avanzado

Certificado incluido

Descripción del curso

El curso de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) está diseñado para profesionales y estudiantes que desean especializarse en el desarrollo de aplicaciones que comprenden, manipulan y generan lenguaje humano. Durante 10 semanas, aprenderás desde los fundamentos lingüísticos hasta las técnicas más avanzadas basadas en deep learning para resolver problemas de NLP.

Lo que aprenderás:

Fundamentos lingüísticos para NLP
Preprocesamiento y normalización de texto
Modelado estadístico del lenguaje
Word embeddings y representación vectorial
Técnicas de clasificación de texto y análisis de sentimiento
Named Entity Recognition (NER) y extracción de información
Modelos secuenciales: RNN, LSTM, GRU
Arquitecturas basadas en atención y Transformers
Fine-tuning de modelos pre-entrenados: BERT, GPT, etc.
Desarrollo de chatbots y sistemas de pregunta-respuesta
Traducción automática y generación de texto
Despliegue de soluciones de NLP en producción

Requisitos:

Conocimientos intermedios de Python
Familiaridad con conceptos básicos de Machine Learning
Nociones básicas de estadística y probabilidad
Recomendable: haber completado nuestro curso de Fundamentos de IA o similar

Este curso es ideal para:

Científicos de datos que desean especializarse en NLP
Desarrolladores que trabajan con interfaces conversacionales
Lingüistas computacionales
Profesionales del marketing digital y análisis de redes sociales
Investigadores en el campo de la inteligencia artificial
Especialistas en automatización de procesos que involucran texto

Plan de estudios

Módulo 1: Introducción al NLP

Historia y evolución del NLP
Aplicaciones actuales y casos de uso
Desafíos del procesamiento de lenguaje natural
Configuración del entorno de desarrollo
Introducción a las principales bibliotecas: NLTK, spaCy, Transformers

Módulo 2: Fundamentos Lingüísticos y Preprocesamiento

Estructura del lenguaje: morfología, sintaxis y semántica
Tokenización y segmentación
Normalización: stemming y lemmatization
Part-of-speech tagging
Análisis sintáctico y árboles de dependencia

Módulo 3: Representación Vectorial del Texto

Bag of Words y TF-IDF
Word Embeddings: Word2Vec, GloVe
FastText y embeddings sensibles al contexto
Medidas de similitud semántica
Visualización de espacios vectoriales

Módulo 4: Clasificación de Texto y Análisis de Sentimiento

Modelos clásicos para clasificación de texto
Análisis de sentimiento: léxico vs. aprendizaje
Detección de emociones en texto
Clasificación multiclase y multilabel
Proyecto: sistema de análisis de sentimiento para reseñas

Módulo 5: Extracción de Información y Named Entity Recognition

Reconocimiento de entidades nombradas (NER)
Extracción de relaciones
Resolución de correferencia
Extracción de eventos
Proyecto: sistema de extracción de información de noticias

Módulo 6: Modelos Secuenciales para NLP

Modelado de secuencias con RNN
LSTM y GRU para procesamiento de texto
Arquitecturas bidireccionales
Codificador-Decodificador para secuencias
Implementación con TensorFlow/Keras y PyTorch

Módulo 7: Transformers y Modelos Pre-entrenados

Arquitectura Transformer: atención y self-attention
Modelos BERT, GPT, T5 y sus variantes
Fine-tuning para tareas específicas
Transfer learning en NLP
Hugging Face Transformers y su ecosistema

Módulo 8: Generación de Lenguaje Natural

Fundamentos de la generación de texto
Técnicas de decodificación: greedy, beam search
Evaluación de texto generado: BLEU, ROUGE, etc.
Control de la generación y prompt engineering
Proyecto: generador de descripciones de productos

Módulo 9: Sistemas Conversacionales

Arquitectura de chatbots y asistentes virtuales
Sistemas basados en reglas vs. aprendizaje
Gestión de diálogo y state tracking
Integración con APIs externas
Proyecto: desarrollo de un asistente conversacional

Módulo 10: Despliegue y Aplicaciones Prácticas

Optimización de modelos para producción
APIs REST para servicios de NLP
Integración con sistemas empresariales
Consideraciones éticas en aplicaciones de NLP
Proyecto final integrador

Instructores

Dra. Gabriela Torres

Especialista en NLP

Doctora en Lingüística Computacional con más de 10 años de experiencia en proyectos de NLP. Ha trabajado en el desarrollo de sistemas de procesamiento de lenguaje para empresas multinacionales y ha publicado varios artículos sobre modelos de representación lingüística.

Mtro. Luis Campos

Ingeniero de NLP

Maestro en Ciencias de la Computación con especialización en Inteligencia Artificial. Ha implementado soluciones de NLP para grandes empresas en México y Latinoamérica, incluyendo chatbots, sistemas de análisis de sentimiento y motores de búsqueda semántica.

Reseñas del curso

4.8

Basado en 135 reseñas

5 estrellas

83%

4 estrellas

14%

3 estrellas

2 estrellas

1 estrella

Mariana Juárez

15/03/2025

Excelente curso para adentrarse en el mundo del NLP. La Dra. Torres explica los conceptos de forma clara y los proyectos prácticos son muy útiles. La parte de Transformers y modelos pre-entrenados es especialmente valiosa, ya que es la tecnología más puntera actualmente. Pude implementar un chatbot para mi empresa gracias a lo aprendido.

Héctor Ramírez

22/02/2025

Como lingüista, este curso me ha dado las herramientas técnicas que necesitaba para aplicar mis conocimientos en proyectos de IA. Valoro mucho que se cubran tanto los aspectos lingüísticos como los computacionales. La comunidad de estudiantes es muy activa y el soporte de los instructores es excelente.

Sandra Méndez

10/01/2025

El enfoque práctico del curso es su mayor fortaleza. Los proyectos están muy bien diseñados y reflejan situaciones reales que enfrentamos en la industria. Aprecié especialmente el módulo sobre despliegue de modelos, ya que muchos cursos se olvidan de esta parte tan importante. El maestro Luis es un gran instructor con amplia experiencia práctica.

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