Fundamentos de LLMs y Deep Learning para Análisis de Texto

Comprender cómo las computadoras procesan, analizan y generan el lenguaje humano es una de las habilidades más valiosas en la tecnología actual. Este curso basado en texto te guía desde los conceptos más básicos del procesamiento de texto hasta los fundamentos que impulsan la IA generativa moderna. Al leer nuestras explicaciones estructuradas y analizar ejemplos de código claros, construirás una base teórica y práctica sólida en deep learning para texto, lo que te permitirá comprender cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes modernos por dentro. Lo que aprenderás: * Comprender los conceptos centrales del procesamiento del lenguaje natural, la tokenización y los embeddings de palabras; * Explorar arquitecturas de redes neuronales utilizadas para el análisis de texto, incluidas las redes recurrentes y los transformers; * Aprender la mecánica fundamental de los modelos de lenguaje grandes y los mecanismos de atención; * Descubrir patrones modernos de generación aumentada por recuperación (RAG) y los conceptos básicos de las bases de datos vectoriales; * Aplicar técnicas básicas de ingeniería de prompts para guiar las salidas del modelo de manera efectiva; * Practicar el análisis de datos de texto utilizando bibliotecas de Python modernas y frameworks de deep learning. El curso comienza con la terminología esencial y los fundamentos del preprocesamiento de texto antes de avanzar paso a paso a través de las arquitecturas de deep learning, los modelos transformer y las aplicaciones prácticas de IA generativa. Este curso está diseñado para principiantes, desarrolladores y entusiastas de los datos que desean aprender análisis de texto desde cero; no se requiere experiencia previa en deep learning. Comienza a leer hoy mismo para desbloquear el poder del deep learning y los modelos de lenguaje grandes para el texto.