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Temario del curso
Introducción a la Comprensión Semántica y la IA Contextual
- Resumen de la NLU y su papel en la IA
- Comprensión semántica en sistemas de IA
- IA contextual y sus aplicaciones
Modelos Avanzados para NLU
- Transformadores y su arquitectura
- Modelos preentrenados: BERT, GPT, T5
- Ajuste fino de modelos para la comprensión semántica
Técnicas de IA Contextual
- Comprensión del contexto en el procesamiento del lenguaje
- Técnicas de incrustación contextual (contextual embedding)
- Aplicaciones de la IA contextual en escenarios del mundo real
Análisis Semántico en IA
- Técnicas para el análisis semántico
- Uso de la IA para comprender el significado y la intención
- Desafíos en el análisis semántico
Aplicaciones de NLU en Sistemas de IA
- Mejora de las interacciones con chatbots mediante comprensión semántica
- Sistemas de IA para traducción y resumen de idiomas
- Análisis de sentimiento y reconocimiento de intención en NLU
Consideraciones Éticas y Desafíos en la NLU
- Sesgo en los modelos de lenguaje y la comprensión semántica
- Cuestiones éticas en el despliegue de IA contextual
- Abordar las limitaciones en los sistemas de NLU
Futuras Directrices en Comprensión Semántica e IA Contextual
- Tendencias emergentes en la investigación de NLU
- Avances en el aprendizaje profundo para la IA contextual
- Construcción de modelos de 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
Público Objetivo
- Investigadores en PLN
- Especialistas en IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
14 Horas
