Módulo 6 · Lenguaje y LLMs

Procesamiento del lenguaje natural

Cómo convertir texto en algo que una máquina entiende: tokens, embeddings, clasificación, entidades y traducción.

Qué vas a aprender

1. Preparar texto: tokens, raíces y lemas · Práctica · ~45 min
2. Representar texto: bolsa de palabras y TF-IDF · Práctica · ~75 min
3. Word2Vec: palabras como vectores · Práctica · ~75 min
4. GloVe, FastText y subpalabras · Práctica · ~45 min
5. Detectar el sentimiento de un texto · Práctica · ~75 min
6. Encontrar entidades: personas, lugares y empresas · Práctica · ~75 min
7. Gramática para máquinas: etiquetado y parsing · Práctica · ~45 min
8. ¿Una frase implica otra? Inferencia textual · Teoría · ~60 min
9. ¿A quién se refiere? Correferencias · Teoría · ~60 min
10. Enlazar entidades con su significado · Práctica · ~60 min
11. Relaciones y grafos de conocimiento · Práctica · ~60 min
12. Descubrir temas en documentos · Teoría · ~45 min
13. Generar texto con n-gramas · Práctica · ~45 min
14. Redes convolucionales y recurrentes para texto · Práctica · ~75 min
15. Modelos secuencia a secuencia · Práctica · ~75 min
16. Atención: la idea que lo cambió todo · Práctica · ~45 min
17. Traducción automática · Práctica · ~75 min
18. Resumir textos automáticamente · Práctica · ~75 min
19. Responder preguntas sobre un texto · Práctica · ~75 min
20. La evolución de los chatbots · Teoría · ~75 min
21. Seguir el estado de una conversación · Práctica · ~75 min
22. PLN en muchos idiomas · Teoría · ~45 min