PNL moderna: de los transformadores a la generación aumentada por recuperación (RAG)

El lenguaje es la interfaz definitiva, y las redes neuronales modernas han transformado la forma en que las computadoras entienden el texto humano.Si desea crear aplicaciones que puedan leer, analizar y generar texto con capacidad similar a la humana, dominar el procesamiento de lenguaje natural (NLP) moderno es su primer paso esencial. Este curso basado en texto lo guía desde las reglas fundamentales del procesamiento de textos hasta las arquitecturas de vanguardia.Obtendrá una comprensión conceptual profunda de cómo las máquinas representan el lenguaje, cómo funcionan los mecanismos de atención y cómo implementar sistemas aumentados de recuperación para fundamentar modelos de IA en hechos del mundo real. Qué aprenderá: Comprenda los conceptos fundamentales de PNL, el preprocesamiento de texto y las técnicas de tokenización; Domine la arquitectura de Transformers y la mecánica de la autoatención; Construya sistemas de generación aumentada de recuperación (RAG) para conectar modelos de lenguaje con conocimiento externo; Aplique clasificación de texto moderna, análisis de sentimiento y análisis de lenguaje natural. Técnicas de generación de texto; Explorar la interpretabilidad del modelo para comprender cómo las redes neuronales toman decisiones; Escribir código PyTorch limpio para tareas de PNL utilizando convenciones de biblioteca modernas.Comenzará explorando la terminología básica y la representación de texto clásica antes de pasar a los modelos de aprendizaje profundo. A través de explicaciones claras por escrito y fragmentos de código paso a paso, progresará desde modelos de secuencia básicos hasta tuberías de transformadores de última generación e implementaciones de RAG.Este curso está diseñado para aspirantes a desarrolladores, entusiastas de datos e ingenieros de software que desean una introducción clara y paso a pasos a la PNL moderna. Se recomienda tener un conocimiento básico de la programación en Python, pero no se requiere experiencia previa con el aprendizaje profundo.Comience a leer hoy mismo para desbloquear el potencial de los modelos de lenguaje modernos y crear aplicaciones de texto más inteligentes.