Curso online de Procesamiento De Lenguaje Natural 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 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.