Curso online de Google BERT Nivel Intermedio

Temario

NOTA:

Trabajamos con la metodología de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos, esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación en los cursos bonificados para trabajadores.

El temario predefinido del curso online de Google BERT Nivel Intermedio es el siguiente:

1 Repaso de los fundamentos de BERT

1.1 Repaso de la arquitectura de BERT

1.2 Repaso del entrenamiento de modelos de lenguaje con BERT

1.3 Ejemplos de aplicaciones de BERT

2 Mejora de la precisión de BERT

2.1 Técnicas para mejorar la precisión de BERT

2.2 Preprocesamiento de texto para BERT

2.3 Uso de transfer learning para mejorar la precisión de BERT

3 Entrenamiento y ajuste de modelos de BERT

3.1 Ajuste de hiperparámetros para modelos de BERT

3.2 Técnicas de regularización para modelos de BERT

3.3 Entrenamiento de modelos de BERT en conjuntos de datos personalizados

4 Uso de BERT en tareas específicas de NLP

4.1 Técnicas para adaptar BERT a tareas específicas de NLP

4.2 Fine-tuning de modelos de BERT para tareas de clasificación de texto

4.3 Uso de BERT para tareas de extracción de información

5 Introducción a la atención estructurada en BERT

5.1 ¿Qué es la atención estructurada?

5.2 Cómo se aplica la atención estructurada en BERT

5.3 Mejoras en el rendimiento de BERT con atención estructurada

6 Uso de BERT para procesamiento multilingüe

6.1 Introducción al procesamiento multilingüe con BERT

6.2 Adaptación de modelos de BERT para procesamiento de texto en diferentes idiomas

6.3 Ejemplos de casos de uso de BERT en procesamiento multilingüe

7 Interpretación de los resultados de BERT

7.1 Técnicas para interpretar los resultados de BERT

7.2 Análisis de los pesos de atención en BERT

7.3 Visualización de los resultados de BERT

8 Uso de BERT en ambientes limitados de cómputo

8.1 Técnicas para utilizar BERT en ambientes limitados de cómputo

8.2 Cuantificación de modelos de BERT para su uso en dispositivos móviles

8.3 Compresión de modelos de BERT para reducir su tamaño

9 Uso de BERT en conversaciones

9.1 Introducción a BERT para conversaciones

9.2 Adaptación de modelos de BERT para conversaciones

9.3 Ejemplos de casos de uso de BERT en conversaciones

10 Desafíos y tendencias en el procesamiento del lenguaje natural con BERT

10.1 Desafíos actuales en el procesamiento del lenguaje natural con BERT

10.2 Tendencias futuras en el procesamiento del lenguaje natural con BERT

10.3 Recomendaciones para aprender más sobre BERT y el procesamiento del lenguaje natural.