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Procesamiento y Entendimiento del Lenguaje Natural

Procesamiento y Entendimiento del Lenguaje Natural
La inscripción en este curso es sólo por invitación

Aprende a extraer información valiosa a partir de texto, utilizarla como insumo, obtener resúmenes clave y agrupar por temáticas
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Procesamiento y Entendimiento del Lenguaje Natural

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Acerca de

Contenido

Cuarto módulo del programa de formación Machine Learning & Data Science, en el que se introducirán las técnicas y herrramientas orientadas a abordar el procesamiento del lenguaje natural por medios computacioneales.

En el programa de formación en MLDS se asume la educación como un proceso de interacción dinámica centrada en los participantes, donde el rol del profesor, además de proveer su experiencia profesional y los elementos conceptuales, se concentra en ser un dinamizador de las actividades de aprendizaje. Desde esta perspectiva la metodología debe reflejar el enfoque propiciando el desarrollo de las competencias propuestas.

El módulo se impartirá de manera virtual. Para tal fin, los estudiantes contarán con acceso a un sistema de videoconferencia para las sesiones sincrónicas y acceso a una plataforma de aprendizaje autónomo dónde encontrarán una gran cantidad de recursos educativos digitales (REDs) que han sido especialmente diseñados para esta actividad, tales como: videos, imágenes, animaciones, lecturas, notebooks de código pre programado, guías de referencia, etc.

Contenido del curso

En el transcurso del curso se realizarán las siguientes unidades temáticas:

Unidad 1 - Introducción al procesamiento del lenguaje natural

  • Manejo de archivos
  • Obtención de textos
  • Manipulación de strings

Unidad 2 - Preprocesamiento

  • Preprocesamiento de texto
  • Expresiones regulares
  • Introducción a spaCy

Unidad 3 - Embeddings

  • Bolsa de palabras
  • N - gramas
  • Word2vec, FastText y Doc2Vec

Unidad 4 - Análisis supervisado en textos

  • Clasificación de textos
  • Word tagging con spaCy
  • Análisis supervisado con Transformers

Unidad 5 - Análisis no supervisado en textos

  • Agrupamiento de textos
  • Modelos de tópicos
  • Análisis no supervisado con Transformers

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EQUIPO DOCENTE

Course Staff Image #2

Felipe Restrepo Calle, PhD

Profesor del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial en la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá. Sus áreas de interés incluyen: lenguajes de programación, análisis automático de código fuente, procesadores de lenguaje, diseño de sistemas embebidos y educación en ingeniería. Cuenta con más de 50 publicaciones científicas en revistas, libros y conferencias internacionales. Actualmente lidera el grupo de investigación PLaS (Programming Languages and Systems) y es el Coordinador de la Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación.

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