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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/master-procesamiento-lenguaje-natural-nlp-python/
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课程名称: Python 自然语言处理硕士课程（NLP） 课程概述: 本课程旨在培养学生在 Python 和 Keras 中进行自然语言处理（NLP）的专业技能，涵盖从基础到专家级的深度学习知识。由博士 Manuel Castillo 授课，适合对深度学习有一定了解的学员，推荐先修课程包括深度学习与数据科学的相关课程。 课程内容: - **模块 I: 引言** - 安装 Anaconda 环境、使用 Jupyter Notebook 或 Google Colab 进行深度学习、快速上手 Python 及 Keras 库的基础知识。 - **模块 II: 深度学习基础** - 学习神经元的基本概念、多层感知器的工作原理，并搭建首个 Keras 网络。 - **模块 III: 循环神经网络（RNN）** - 理解 RNN 和 LSTM，进行相关项目开发，如文本生成。 - **模块 IV: 文本处理** - 学习数据清洗、准备及编码，执行情感分析的项目。 - **模块 V: 词嵌入** - 使用 Gensim 和 Keras 创建词嵌入，并搭建 CNN 模型进行项目实践。 - **模块 VI: 语言建模** - 探索基于字符和单词的神经网络语言模型，进行文本生成相关项目。 - **模块 VII: 高级 NLP 模型** - 学习潜在狄利克雷分配（LDA）、Transformers及 HuggingFace 的预训练模型，让学生掌握关键词提取和实体识别等技巧。 - **模块 VIII: 高级项目** - 涉及自动翻译、选举程序分析及基于 Transformers 的高级项目。 学习方式: 本课程采用实践导向的方式，强调项目驱动学习，确保学生能够熟练应用所学知识于实际操作中。课程提供终身访问、高清视屏、在线辅导和社区支持，方便学员随时查找资源。 总结: 此课程非常适合希望提升深度学习和自然语言处理能力的学员，提供灵活的学习途径和实用的项目经验，为进入当前业界蓬勃发展的 NLP 领域做好准备。探索课程，成为自然语言处理的专家！
Máster de Especialista en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) con Python.Máster en Redes neuronales profundas para Procesamiento del Lenguaje Natural con Python y Keras. De 0 a experto.Instructor: PhD. Manuel Castillo.Requisitos previos: Antes de realizar el curso se recomienda encarecidamente tener conocimientos sobre Deep Learning. Se recomienda haber desarrallado previamente uno de estos dos cursos, también de Udemy:Deep Learning con Python y Keras. Redes Neuronales avanzado. Aprendizaje profundo con la librería Keras-Python. Aprende a diseñar y desarrollar redes neuronales de básico a experto; o tambiénMáster de especialista en Ciencia de Datos con Python. Aprenda a desarrollar proyectos de Machine Learning y Deep Learning con Python. Data Science de básico a ExpertoDescripción del Curso:Bienvenido al curso de Máster de Especialista en Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) con Python y Keras. En este curso trataremos la librería Keras de Python para Deep Learning y cómo usarla para desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning para Procesamiento del Lenguaje Natural. En este curso, descubriremos las técnicas, código y habilidades de Deep Learning que luego puede llevar a sus propios proyectos de Aprendizaje profundo para Procesamiento del Lenguaje Natural con Python y Keras. Si está interesado en Deep Learning, tenemos que comenzar por desarrollar y evaluar modelos de Deep Learning. Luego, si descubres que realmente le gusta o tienes una habilidad especial para ello, más adelante podrás profundizar más en los antecedentes y la teoría, según lo necesites para ayudarte a desarrollar mejores y más valiosos resultados.En este contexto, para este curso se ha escogido la mejor plataforma para comenzar y desarrollar muy rápidamente modelos de Deep Learning potentes a través de la librería Keras de Python.La librería Keras envuelve la complejidad de la computación numérica de Theano y TensorFlow proporcionando una API concisa que usaremos para desarrollar nuestra propia red neuronal y modelos Deep Learning. Además, trataremos las habilidades de Deep Learning para llevar esta nueva tecnología asombrosa a nuestros propios proyectos. El curso está dirigido a personas que tengan conocimientos de Deep Learning, conocimientos intermedios del lenguaje de programación y que quieran adentrarse a este apasionante mundo de dentro del campo de Deep Learning y redes neuronales.Contenidos del Curso:MÓDULO I. Introducción.Anaconda como nuestro gestor de trabajo.Jupyter Notebook o Google Colab como nuestro entorno de Deep Learning.Curso rápido de Python.Introducción a la librería Keras.MÓDULO II. Fundamentos de Deep Learning.Neurona como unidad fundamental. Como trabaja una neuronal.Perceptrón multicapa.Cómo opera el perceptrón multicapa.Curso intensivo en perceptrones multicapa.Nuestra primera red neuronal con Keras.Modelos de Keras para Machine Learning general (Clasificación/Regresión).MÓDULO III. Redes Neuronales Recurrentes.Redes Neuronales Recurrentes.Redes LSTM.Desarrollar un proyecto con RNN.Desarrollar un proyecto con LSTM.Proyecto de Generación de texto.MÓDULO IV. Procesamiento de texto.Limpiar, preparar y codificar (encoded) el texto.Procesamiento de datos en scikit-learn y Keras.Representación del vocabulario en Bolsa de palabras (BoW).Proyecto: Sentiment analysis en un modelo de BoW.MÓDULO V. Word embeddings.Word Embeddings con Gensim.Word Embeddings con Keras.Proyecto: Word embeddings con un modelo CNN.Proyecto: Word embeddings con un modelo CNN n-gramas.MÓDULO VI. Modelado del lenguaje.Modelo del lenguaje neuronal basado en caracteres.Modelo del lenguaje neuronal basado en palabras.Modelo del lenguaje neuronal para generación de texto.Proyecto con modelado del lenguaje.MÓDULO VII. Modelos de PLN avanzados.Latent Dirilecht AllocationTransformers.HuggingFace para modelos preentrandos.Extracción de keywords.Reconocimiento de entidades.MÓDULO VIII. Proyectos avanzados.Modelo para la traducción automática.Análisis de programas electorales con NLP con modelos clásicos.Análisis de programas electorales con NLP con modelos basados en transformers.Proyectos avanzados con Transformers.Actividad virtualSesiones de videoconferenciasAnálisis de casosForos de discusiónTrabajos parciales de los módulosExamen tipo testLecturas comentadas yBúsquedas de información científica.Procedimiento de la formación:La formación te permitirá convertirte en un experto en la materia, y todo ello desde una formación principalmente práctica. A través de variadas actividades y proyectos completos podrás adquirir los conocimientos suficientes para ejercer profesionalmente de forma solvente. Además conocerás en detalle mi flujo de trabajo a la hora de afrontar un proyecto profesional. Para la realización de este curso no vas a necesitar el equipo informático más potente del mercado, ya que el software empleado durante formación online se encuentra perfectamente optimizado y su uso es muy fluido en todo tipo de equipos, tanto en PC como en Mac.El aprendizaje será un proceso continuo donde los estudiantes tienen la oportunidad de ir trabajando con el editor de texto practicando lo expuesto en la parte de teoría.Puedes elegir ver todas las lecciones de forma secuencial (lineal) y aprovecharlas al máximo la formación. Pero también puedes decidir ver este curso como una guía de referencia. Las clases están claramente organizadas en secciones lógicas y puedes decidir visualizar solo las clases que te resulten más importantes según tus necesidades formativas. A excepción de las lecciones PRO, la mayoría de las lecciones son independientes para que puedas comprender los conceptos de cada lección sin tener que ver las lecciones anteriores del curso. Es excepcional el aumento en la demanda de profesionales en este ámbito por parte de las empresas de todo el mundo actualmente. Para desarrollar el programa formativo propuesto no ser requieren grandes conocimientos previos, ya que la formación se acomete desde un nivel de usuario 0. El curso está orientado a aquellos creativos que quieran ampliar sus skills (habilidades) y conocer múltiples trucos, consejos, recursos y recomendaciones, de la mano del instructor Dr. Manuel Castillo-Cara. 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