Procesamiento del Lenguaje Natural en Python: De los Fundamentos a los LLMs

El lenguaje es una de las formas de datos más complejas, pero las herramientas modernas han hecho que su análisis y generación sean más accesibles que nunca. Este curso proporciona un camino estructurado para dominar las técnicas necesarias para convertir texto no estructurado en conocimiento estructurado. Progresarás desde la limpieza básica de texto hasta la implementación de modelos transformer de última generación, adquiriendo las habilidades para resolver tareas de lenguaje del mundo real. Al leer explicaciones conceptuales e implementaciones de código prácticas, desarrollarás una intuición profesional sobre cómo las máquinas interpretan el habla y la escritura humanas. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de NLP y el cambio histórico hacia el deep learning - Limpiar y preparar datos de texto utilizando spaCy y pandas para diversas tareas de modelado - Aplicar métodos estadísticos y machine learning para análisis de sentimiento y clasificación - Explorar la mecánica interna de los transformers, incluyendo la atención y los embeddings - Dominar los conceptos básicos de la ingeniería de prompts y los flujos de trabajo de generación aumentada por recuperación (RAG) - Utilizar scikit-learn y Hugging Face para implementar y evaluar modelos de lenguaje El curso comienza con la terminología esencial y los flujos de trabajo de preprocesamiento antes de pasar al machine learning tradicional y la era moderna de la IA generativa. Aprenderás a través de explicaciones escritas claras y ejemplos de código que demuestran cómo aplicar estos conceptos de inmediato. Este curso está diseñado para principiantes y aspirantes a entusiastas de los datos que desean una base sólida en tecnología del lenguaje sin necesidad de experiencia previa en IA. No se requiere hardware especializado para comenzar. Comienza a construir tu experiencia en procesamiento del lenguaje natural hoy mismo.