Curso online de Google BERT para Principiantes

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 para Principiantes es el siguiente:

1 Introducción a Google BERT

1.1 ¿Qué es Google BERT?

1.2 ¿Por qué es importante BERT en el procesamiento del lenguaje natural?

2 Fundamentos del procesamiento del lenguaje natural

2.1 ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

2.2 Tareas típicas del procesamiento del lenguaje natural

2.3 Desafíos en el procesamiento del lenguaje natural

3 Modelos de lenguaje

3.1 ¿Qué es un modelo de lenguaje?

3.2 ¿Por qué son importantes los modelos de lenguaje en el procesamiento del lenguaje natural?

3.3 Tipos de modelos de lenguaje

4 Introducción a la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo

4.1 ¿Qué es la inteligencia artificial?

4.2 ¿Qué es el aprendizaje profundo?

4.3 ¿Cómo se relacionan la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo con el procesamiento del lenguaje natural?

5 Introducción a las redes neuronales

5.1 ¿Qué es una red neuronal?

5.2 ¿Cómo funcionan las redes neuronales?

5.3 ¿Cómo se utilizan las redes neuronales en el procesamiento del lenguaje natural?

6 Introducción al entrenamiento de modelos de lenguaje con BERT

6.1 ¿Qué es el entrenamiento de modelos de lenguaje con BERT?

6.2 ¿Cómo funciona el entrenamiento de modelos de lenguaje con BERT?

6.3 Ejemplos de casos de uso del entrenamiento de modelos de lenguaje con BERT

7 Arquitectura de BERT

7.1 ¿Cómo está diseñado BERT?

7.2 ¿Qué componentes tiene BERT?

7.3 ¿Cómo funciona BERT en el procesamiento del lenguaje natural?

8 Implementación de BERT

8.1 ¿Cómo se implementa BERT?

8.2 ¿Qué herramientas se utilizan para implementar BERT?

8.3 ¿Cómo se entrena y se evalúa un modelo de BERT?

9 Casos de uso de BERT

9.1 Ejemplos de aplicaciones de BERT en el procesamiento del lenguaje natural

9.2 Casos de uso de BERT en la industria y la investigación

9.3 Ejemplos de aplicaciones de BERT en el procesamiento de texto, preguntas y respuestas, análisis de sentimientos, etc.

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