Programa del Curso

Introducción a Deep Learning para PNL

Diferenciación entre los distintos tipos de modelos de  DL 

Uso de modelos preentrenados frente a modelos entrenados

Uso de incrustaciones de palabras y análisis de sentimientos para extraer el significado del texto 

Cómo funciona Unsupervised Deep Learning

Instalación y configuración de Python bibliotecas de aprendizaje profundo

Uso de la biblioteca DL de Keras sobre TensorFlow para permitir que Python cree subtítulos

Trabajar con Theano (biblioteca de cálculo numérico) y TensorFlow (biblioteca general y lingüística) para usarlas como bibliotecas DL extendidas con el fin de crear subtítulos. 

Uso de Keras sobre TensorFlow o Theano para experimentar rápidamente con el aprendizaje profundo

Creación de una aplicación sencilla de aprendizaje profundo en TensorFlow para añadir subtítulos a una colección de imágenes

Solución de problemas

Unas palabras sobre otros marcos de aprendizaje a distancia (especializados)

Implementación de la aplicación DL

Uso de GPUs para acelerar DL

Observaciones finales 

Requerimientos

  • Comprensión de Python programación
  • Comprensión de Python bibliotecas en general

Audiencia

  • Programadores con interés en lingüística
  • Programadores que buscan una comprensión de NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural) 
  28 horas

Número de participantes



Precio por participante

Testimonios (3)

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