Fundamentos de Procesamiento del Lenguaje Natural: De Texto a LLMs Modernos

El lenguaje es la interfaz definitiva, pero enseñar a las computadoras a entender el habla y el texto humanos requiere un enfoque estructurado. Este curso basado en texto lo guía a través de los conceptos centrales del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), desde la limpieza básica de texto hasta los modelos de lenguaje modernos. Obtendrá las habilidades prácticas necesarias para analizar datos textuales, extraer patrones significativos e integrar el procesamiento de lenguaje moderno impulsado por IA en sus proyectos. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos fundamentales de NLP, incluyendo tokenización, stemming y lematización. - Limpiar y preprocesar datos de texto sin formato utilizando bibliotecas de Python como SpaCy y NLTK. - Construir modelos de clasificación para análisis de sentimiento y categorización de texto. - Aplicar conceptos modernos de transformer y fundamentos de ingeniería de prompts para interactuar con modelos de lenguaje grandes. - Implementar embeddings vectoriales para representar el significado semántico en el texto. - Practicar la escritura de código Python limpio para pipelines de procesamiento de texto del mundo real. Comenzará con terminología clave, definiciones lingüísticas básicas y técnicas de tokenización fundamentales antes de pasar a algoritmos prácticos de análisis de texto y conceptos de arquitectura neuronal moderna. El formato de solo texto le permite leer desgloses teóricos y estudiar fragmentos de código limpios a su propio ritmo. Este curso está diseñado para desarrolladores principiantes, entusiastas de los datos y aprendices curiosos con conocimientos básicos de Python que desean ingresar al campo de la IA sin necesidad de requisitos previos complejos. Comience a leer hoy mismo para desbloquear el poder del lenguaje humano en su software.