Ventajas de nuestra formación
Acceso al curso las 24 hs. Todos los días de la semana
Contenidos didácticos de calidad
Calendario flexible
Profesores especializados
Curso acreditado por FUNDAE
Aula virtual accesible para PCs, notebook, tablet y smartphone
Opción a disponer de asistencia de profesor o sólo acceso a contenidos (autoestudio)
Nos ocupamos de toda la gestión de su bonificación
Diploma acreditativo de CIBERAULA
Calendario: Flexible.
Fecha disponible: Inmediata.
Porcentaje de Bonificación: 100%
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.
Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.
Temario Personalizado.
Impulsa tu carrera en IA con un curso online sobre Procesamiento de Lenguaje Natural Nivel Intermedio
El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una disciplina crucial en el campo de la Inteligencia Artificial (IA). Un curso online de Procesamiento de Lenguaje Natural Nivel Intermedio permite a los profesionales profundizar en sus habilidades y conocimientos en esta área en constante crecimiento. La flexibilidad de los cursos en línea facilita el aprendizaje a su propio ritmo y la adaptación a las responsabilidades laborales y personales.
Leer másEl Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una disciplina crucial en el campo de la Inteligencia Artificial (IA). Un curso online de Procesamiento de Lenguaje Natural Nivel Intermedio permite a los profesionales profundizar en sus habilidades y conocimientos en esta área en constante crecimiento. La flexibilidad de los cursos en línea facilita el aprendizaje a su propio ritmo y la adaptación a las responsabilidades laborales y personales.
Este curso aborda conceptos intermedios, como análisis de sentimiento, traducción automática, clasificación de texto y generación de texto. Los profesionales aprenderán a aplicar técnicas avanzadas de PLN en la creación de chatbots, asistentes virtuales y otras aplicaciones de IA que utilizan el lenguaje natural.
Al dominar las habilidades intermedias de PLN, los profesionales pueden impulsar la innovación y el crecimiento en sus organizaciones, al tiempo que mejoran sus perspectivas de empleo y salarios en el competitivo mercado laboral.
Horas Lectivas: 40
Introducción a la Inteligencia Artificial Horas Lectivas: 40
Fundamentos De Inteligencia Artificial Y Machine Learning Horas Lectivas: 40
Inteligencia Artificial En El Mundo Real Horas Lectivas: 40
Inteligencia Artificial Nivel Intermedio Horas Lectivas: 40
Procesamiento De Lenguaje Natural Nivel Intermedio Horas Lectivas: 40
Aplicaciones de Inteligencia Artificial en la Empresa Horas Lectivas: 40
DialoGPT para Principiantes Horas Lectivas: 40
DialoGPT Nivel Intermedio Horas Lectivas: 40
XLNET Para Principiantes Horas Lectivas: 40
XLNET Nivel Intermedio Horas Lectivas: 40
Google BERT para Principiantes Horas Lectivas: 40
Google BERT Nivel Intermedio Horas Lectivas: 40
Inteligencia Artificial en la creación de Imágenes con Midjourney Horas Lectivas: 50
Inteligencia Artificial Generativa de Cero a Experto Horas Lectivas: 65
Generación de multimedia con Heygen - AI Horas Lectivas: 50
Gemini - Google Horas Lectivas: 50
Heygen Horas Lectivas: 50
Inteligencia Artificial aplicada a Negocios y Empresas Horas Lectivas: 50
Google Gemini (¡con Gemini Ultra!) Horas Lectivas: 50
API Gemini de Google con Python Horas Lectivas: 50
Inteligencia Artificial para PYMES Horas Lectivas: 60
Inteligencia Artificial generativa ChatGPT, Midjourney y más Horas Lectivas: 50
Google Gemini para profesores Horas Lectivas: 25
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| La duración del curso de Procesamiento De Lenguaje Natural Nivel Intermedio es de 40 horas,
acreditadas en el Diploma del mismo. Fecha de inicio: Se puede determinar libremente, teniendo en cuenta que en cursos bonificados de formación contínua debe notificarse a FUNDAE con al menos 3 días naturales de antelación a la misma. |
| Este curso puede ser bonificado al 100% para la empresa receptora, incluso aunque esta tenga un porcentaje de copago en razón de su número de empleados en plantilla. El coste de la formación se recuperará
mediante descuento en el pago de los seguros sociales. |
Este descuento será aplicable libremente en cualquier mes del año posterior a la fecha en que haya finalizado la formación. Podrán bonificarse las matrículas de aquellos alumnos que realicen al menos el
75% del curso con éxito. |
| EN CURSOS ONLINE Teleformación: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses. No hay actividades como clases a las que el alumno deba asistir en horarios y fechas programados. Aula virtual: En esta modalidad la formación se imparte mediante clases en directo a través de internet, es decir clases tele-presenciales, que se llevarán a cabo a través de ZOOM, Skype u otra herramienta a convenir. Modalidad MIXTA: Combinación de las dos modalidades anteriores. Los trabajadores asisten a clases en directo (por ejemplo una a la semana) y entre clases disponen de material para avanzar en el curso en la plataforma. Es la más completa para grupos de trabajadores que realizan un mismo curso. EN CURSOS PRESENCIALES o SEMI - PRESENCIALES En esta modalidad los trabajadores realizan el curso asistiendo físicamente a un aula en la que se imparte la formación. Puede ser complementada igualmente con acceso a una plataforma online entre clases. Para esta modalidad se requiere una consulta previa de disponibilidad en la ciudad donde se desee llevar a cabo. |
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 Procesamiento De Lenguaje Natural Nivel Intermedio es el siguiente:
1 Introducción a la Inteligencia Artificial en la Empresa
1.1 Definición de Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en la empresa
1.2 Ejemplos de casos de uso de IA en la empresa
2 Aprendizaje Automático (Machine Learning) en la Empresa
2.1 Definición de Aprendizaje Automático y sus aplicaciones en la empresa
2.2 Tipos de Aprendizaje Automático (Supervisado, No Supervisado, Reforzado)
2.3 Ejemplos de casos de uso de Aprendizaje Automático en la empresa
3 Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en la Empresa
3.1 Definición de Procesamiento del Lenguaje Natural y sus aplicaciones en la empresa
3.2 Técnicas de NLP (Análisis de Sentimiento, Extracción de Entidades, etc.)
3.3 Ejemplos de casos de uso de NLP en la empresa
4 Visión por Computadora (Computer Vision) en la Empresa
4.1 Definición de Visión por Computadora y sus aplicaciones en la empresa
4.2 Técnicas de Visión por Computadora (Detección de Objetos, Reconocimiento de Caras, etc.)
4.3 Ejemplos de casos de uso de Visión por Computadora en la empresa
5 Sistemas de Recomendación en la Empresa
5.1 Definición de Sistemas de Recomendación y sus aplicaciones en la empresa
5.2 Técnicas de Sistemas de Recomendación (Filtrado Colaborativo, Basado en Contenido, etc.)
5.3 Ejemplos de casos de uso de Sistemas de Recomendación en la empresa
6 Aprendizaje Profundo (Deep Learning) en la Empresa
6.1 Definición de Aprendizaje Profundo y sus aplicaciones en la empresa
6.2 Redes Neuronales Artificiales y sus componentes (Neuronas, Capas, Funciones de Activación, etc.)
6.3 Ejemplos de casos de uso de Aprendizaje Profundo en la empresa
7 Herramientas y Plataformas de Inteligencia Artificial en la Empresa
7.1 Descripción de las principales herramientas y plataformas de IA para la empresa (TensorFlow, PyTorch, IBM Watson, Azure AI, etc.)
7.2 Cómo seleccionar la herramienta o plataforma adecuada para el proyecto de IA
8 Ética y Responsabilidad en la Aplicación de la Inteligencia Artificial en la Empresa
8.1 Discusión sobre los retos éticos y sociales asociados con la aplicación de la IA en la empresa
8.2 Guías y mejores prácticas para la implementación ética y responsable de la IA
9 Implementación de Proyectos de Inteligencia Artificial en la Empresa
9.1 Descripción del proceso de implementación de proyectos de IA en la empresa (Planificación, Adquisición de Datos, Modelado, Evaluación, Implementación)
9.2 Caso de estudio de implementación de un proyecto de IA en la empresa
10 Futuro de la Inteligencia Artificial en la Empresa
10.1 Tendencias y perspectivas futuras de la IA en la empresa
10.2 Oportunidades y desafíos para la aplicación de la IA en la empresa en el futuro.
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