Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural y Modelos Transformer

El lenguaje humano es complejo, no estructurado y está en constante evolución, lo que lo convierte en uno de los tipos de datos más desafiantes para que las computadoras lo comprendan. El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) cierra esta brecha, permitiendo a las máquinas leer, interpretar y generar texto humano con una precisión increíble. Este curso basado en texto lo lleva de ser un principiante absoluto a una sólida comprensión conceptual del NLP moderno. Comenzará con los bloques de construcción fundamentales del procesamiento del lenguaje antes de pasar a la revolucionaria arquitectura Transformer que impulsa los sistemas de IA de última generación de hoy en día. Lo que aprenderá: - Comprender los conceptos centrales del NLP, incluida la tokenización, la normalización de texto y los embeddings de palabras - Explorar la arquitectura de los modelos Transformer y cómo los mecanismos de autoatención procesan las relaciones textuales - Comparar modelos solo de codificador como BERT con modelos solo de decodificador como GPT - Aprender los conceptos básicos del uso de Hugging Face Transformers para implementar modelos preentrenados en Python - Descubrir paradigmas modernos de NLP, incluidas las bases de la ingeniería de prompts y la generación aumentada por recuperación (RAG) - Analizar las consideraciones éticas y las limitaciones de los modelos de lenguaje grandes en aplicaciones del mundo real El curso comienza con la terminología esencial y los flujos de trabajo tradicionales de NLP, asegurando que tenga una base sólida. Luego progresará a través de explicaciones escritas detalladas de redes neuronales, mecanismos de atención y fragmentos de código prácticos que demuestran cómo cargar y utilizar modelos transformer modernos. Este curso está diseñado para principiantes, aspirantes a científicos de datos y desarrolladores que desean comprender la mecánica detrás de los modelos de lenguaje modernos. No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comience a leer hoy mismo para desmitificar la tecnología detrás de la IA conversacional moderna.