Especialización en Procesamiento del Lenguaje: Grafos

Duración

6 meses

Titulación

Especializaciones

Modalidad

Online

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    Descripción del programa

    Esta Especialización en Procesamiento del Lenguaje: Grafos emerge como respuesta a la creciente relevancia de la integración de grafos en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Los grafos proporcionan una representación estructurada y muy útil para modelar las complejas relaciones lingüísticas y semánticas. Exploraremos desde los fundamentos lingüísticos hasta algoritmos avanzados, destacando cómo los grafos permiten visualizar y analizar de manera efectiva las interconexiones en el lenguaje. Este enfoque no solo optimiza la comprensión del contexto lingüístico, sino que también potencia la capacidad de abordar desafíos específicos en PLN, como la identificación de entidades, análisis sintáctico y construcción de grafos de conocimiento.

    MÓDULO 1. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (PLN) Y GRAFOS

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS DE LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL

    1. Relación entre lingüística y procesamiento del lenguaje
    2. Morfología y sintaxis en el análisis lingüístico
    3. Semántica y su importancia en el PLN

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELADO DE LENGUAJE Y REPRESENTACIÓN DE TEXTO

    1. Modelos de lenguaje estadísticos y basados en reglas
    2. Word embeddings: conceptos y aplicaciones
    3. Representación de documentos: Bag of Words y TF-IDF
    4. Modelos avanzados: Transformers y BERT

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. GRAFOS EN PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE

    1. Introducción a los grafos en PLN
    2. Representación de relaciones lingüísticas mediante grafos
    3. Grafos semánticos y su aplicación en el análisis de texto
    4. Grafos de dependencia sintáctica

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ALGORITMOS DE GRAFOS EN PLN

    1. Algoritmos de búsqueda en grafos para análisis gramatical
    2. PageRank y su relevancia en la extracción de información
    3. Algoritmos de clustering para agrupar documentos relacionados

    UNIDAD DIDÁCTICA 5. EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN Y GRAFOS DE CONOCIMIENTO

    1. Identificación de entidades nombradas (NER) mediante grafos
    2. Construcción de grafos de conocimiento a partir de texto
    3. Integración de grafos en sistemas de recuperación de información

    UNIDAD DIDÁCTICA 6. APLICACIONES AVANZADAS EN GRAFOS DE TEXTO

    1. Resumen automático de texto basado en grafos
    2. Generación de texto coherente con grafos de atención
    3. Análisis de sentimientos usando grafos semánticos

    MÓDULO 2. CHATBOTS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

    UNIDAD DIDÁCTICA 1. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

    1. Introducción a la Inteligencia artificial
    2. El Test de Turing
    3. Agentes Inteligentes
    4. Aplicaciones de la inteligencia artificial

    UNIDAD DIDÁCTICA 2. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?

    1. Aspectos introductorios
    2. ¿Qué es un chatbot?
    3. ¿Cómo funciona un chatbot?
    4. VoiceBots
    5. Desafíos para los Chatbots

    UNIDAD DIDÁCTICA 3. RELACIÓN ENTRE IA Y CHATBOTS

    1. Chatbots y el papel de la Inteligencia Artificial (IA)
    2. Usos y beneficios de los chatbots
    3. Diferencia entre bots, chatbots e IA

    UNIDAD DIDÁCTICA 4. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS

    1. Áreas de aplicación de Chatbots
    2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
    3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

    Metodología

    asesorias

    Integración en equipos de trabajo

    asesorias

    Trabajo en línea

    asesorias

    Asesorías y auditorías

    asesorias

    Proyecto Final

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    Validez Académica

    Campo Laboral

    Esta Especialización en Procesamiento del Lenguaje: Grafos está diseñada para profesionales en inteligencia artificial, lingüística computacional y desarrolladores/as interesados/as en potenciar sus habilidades en procesamiento del lenguaje natural y grafos. También es ideal para estudiantes de áreas afines que buscan especializarse en tecnologías emergentes.

    Perfil de egreso

    Con esta Especialización en Procesamiento del Lenguaje: Grafos estarás preparado/a para roles clave en investigación y desarrollo, tanto en universidades como en la industria. Podrás trabajar como científico/a de datos especializado en PLN, en ingeniería de software de IA, desarrollo de chatbots y como experto/a en análisis de texto en diversas áreas, como salud, finanzas y tecnología.
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