Curso NLP

NLP

Procesamiento del lenguaje natural con Python

Guía completa para dominar el Procesamiento del Lenguaje Natural con Python

Curso Natural Language Processing

Tiempo de estudio: 35 horas

Duración 6 semanas

Tutelados: Seguimiento continuo

Ejercicios Prácticos

100% Bonificable Fundae

Plazas Limitadas

Próxima convocatoria:

22 abril de 2024

260,00

IVA no incluido

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Resumen del curso

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resumen

Curso Natural Language Processing: Procesamiento del Lenguaje Natural con Python

¿Quiere aprender a crear sistemas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) de una manera práctica?

Este curso está diseñado para que sea su guía completa para dominar el Procesamiento del Lenguaje Natural con Python.

Si no conoce Python no se preocupe, el curso contiene una sección opcional para introducirle a Python y darle el conocimiento necesario desde 0 en caso de que lo necesite.

Actividades prácticas

Pasaremos por actividades prácticas como creación de un detector de Spam a través de la clasificación de textos con NLTK, análisis de sentimientos sobre un producto, servicio o entidad con TextBlob, creación de chatbots para dar asistencia virtual automática, creación de modelos de reconocimientos y síntesis de voz y un sinfín de aplicaciones que nos abren todas estas técnicas.

Gran demanda de profesionales

Obtener estas habilidades le permitirá acceder a posiciones de alto valor añadido debido a la gran demanda de profesionales con este tipo de habilidades. Portales como BusinessWire pronostican que el sector NLP generará 28.600 M$ para 2026, lo cual supone un incremento anual del 11.7%.

Las herramientas de Procesamiento del Lenguaje Natural constituyen una gran oportunidad de futuro para analizar y automatizar la interacción con el habla humana, por lo tanto, si quiere aprender una habilidad muy valorada con gran aplicación práctica, este es su curso.

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Curso Natural Language Processing

profesor

Iván Pinar

Iván Pinar

Ingeniero de Telecomunicación apasionado por la gestión de proyectos y equipos de trabajo, así como promover la cultura de la mejora continua y el aprendizaje constante utilizando las últimas tecnologías.
Director de Operaciones responsable de PMO en el sector de las telecomunicaciones. Master en Dirección de Proyectos por ESDEN Business School, Certificado PMP & Scrum Master (PSM I) / Master Project Management Business Executive Internet of Things – MIOTI

 

Cursos de Iván Pinar

temario

Módulo 1 - INTRODUCCIÓN AL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (NLP)

¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)?
Aplicaciones Procesamiento del Lenguaje Natural

Módulo 2 - INTRODUCCIÓN A PYTHON

Instalación Python + Jupyter
Conceptos básicos de Python
Introducción a las librerías: Numpy
Introducción a las librerías: Pandas
Introducción a las librerías: Matplotlib

Módulo 3 - SISTEMAS DE CLASIFICACIÓN DE TEXTOS

¿En qué consiste la Clasificación de Textos?
Instalación librería NLTK
Proceso Clasificación de Textos en Python – Caso Práctico – Tokenizar
Proceso Clasificación de Textos en Python – Caso Práctico – Palabras de Parada
Proceso Clasificación de Textos en Python – Caso Práctico – Sinónimos y antónimos
Proceso Clasificación de Textos en Python – Caso Práctico – Derivación Regresiva
Proceso Clasificación de Textos en Python – Caso Práctico – Lematización
Caso de Uso Clasificación de Textos – Filtro Spam
Clasificación de textos a partir de emails
Implementación Filtro Spam masivo
Clasificación de textos en ficheros Word (docx)
Clasificación de textos en ficheros PDF

Módulo 4 - ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS (SENTIMENTAL ANALYSIS)

¿En qué consiste el Análisis de Sentimientos?
Proceso Análisis de Sentimiento con Python – Caso Práctico Twitter – Conexión y captura de tweets
Proceso Análisis de Sentimiento con Python – Caso Práctico Twitter – Análisis y visualización de sentimientos

Módulo 5 - CREACIÓN DE CHATBOT

¿En qué consiste un Chatbot?
Caso Práctico Chatbot – Definición Corpus
Caso Práctico Chatbot – Preprocesamiento del Texto
Caso Práctico Chatbot – Evaluación de similitud
Caso Práctico Chatbot – Definición de coincidencias manuales
Caso Práctico Chatbot – Generación de respuesta y diálogo con chatbot

Módulo 6 - RECONOCIMIENTO Y SÍNTESIS DE VOZ

¿En qué consiste el Reconocimiento y Síntesis de Voz?
Instalación de Librerías SpeechRecognition / PyAudio
Reconocimiento de voz con Python – Caso Práctico
Sintetizador de Voz con Python- Caso Práctico
Combinación de funcionalidades NLP para crear herramientas integrales

Módulo 7 - PROYECTO FINAL: Creación chatbot hostelería con sintentizador de voz

objetivos

Curso Natural Language Processing: procesamiento del Lenguaje Natural con Python

  • Crear sistemas de Procesamiento del Lenguaje Natural desde cero con útiles aplicaciones prácticas.
  • Construir modelos de clasificación de textos con NLTK.
  • Realizar análisis de sentimientos muy útiles para definir la estrategia de productos o servicios que esté desarrollando.
  • Crear chatbots que interactúen con los humanos.
  • Uso de Python desde cero y su aplicación a herramientas NLP.
  • Construir sistemas de reconocimiento y síntesis de voz con los que generar potentes asistentes virtuales para su negocio, proyecto o idea.

requisitos

  • Profesionales que quieran optimizar su negocio actual a través de técnicas que sean capaces de reconocer y procesar el lenguaje humano.
  • Personas que quieran resolver problemas prácticos como detección de Spam, análisis de sentimientos, crear asistentes virtuales,…
  • Interesados en aprender Python y aplicar su potencial creando herramientas de Procesamiento del Lenguaje Natural
  • Toda persona que quiera potenciar su perfil adquiriendo habilidades de procesamiento del lenguaje natural con gran futuro.
  • Analistas que quieran profundizar en herramientas NLP
  • Estudiantes que quieran aprender una habilidad muy demandada en cualquier sector desde un punto de vista práctico

faq

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Podemos encargarnos, no te preocupes. Tiene un coste de un 10% sobre el importe del curso. Y este importe también es bonificable.

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    • Certificado de aprovechamiento: Si has completado el curso y has realizado todas las pruebas prácticas del curso, y la media de tu calificación es igual o superior a 6.
  • Todos los alumnos:
    • Insignia de participación: si realizas el curso completo pero tu nota en los ejercicios del curso es inferior a un 6.
    • Insignia de aprovechamiento: si realizas el curso completo y tu nota en los ejercicios del curso es igual o superior a 6.
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Los cursos están pensados entre dos fechas, para tener disponible al profesor y resto de alumnos para resolver dudas. Si no lo terminas a tiempo, seguirás teniendo acceso a la plataforma con todo el material disponible. Sin embargo, no tendrás a los profesores a tu disposición, aunque sí a otros alumnos que puedan estar en tu misma situación.Los alumnos que bonifiquen el curso tendrán que completarlo en los plazos especificados, al menos con un 75% de las actividades del curso completadas, y unos tiempos de conexión a la plataforma acordes a los tiempos de dedicación del curso. De no ser así no se podrá aplicar bonificación sobre el curso.

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