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Curso online bonificado de Google BERT Nivel Intermedio

Lo Mejor
de nuestros cursos

visto buenoAcceso al curso las 24 hs. Todos los días de la semana

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visto buenoDiploma acreditativo emitido por FUNDAE

Diploma Acreditación

visto buenoAcceso al curso desde cualquier dispisitivo

visto buenoCalendario ajustable

visto buenoTutores siempre disponibles

visto buenoOpción a realizar el curso de forma semipresencial para empresas


Bonificación

visto buenoBonificamos su formación a través de FUNDAE (antes Fundación Tripartita)

visto buenoDescuentos para cursos grupales

visto buenoNos ocupamos de toda la gestión de su bonificación

visto buenoImpartimos cursos presenciales en Madrid y Barcelona

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Curso online bonificado de Google BERT Nivel Intermedio

ticket Calendario: Flexible.

ticket Fecha disponible: Inmediata.

ticket Porcentaje de Bonificación: 100%

ticket Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.

ticket Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.

ticket Temario Personalizado.



Mejora tus habilidades en IA con un curso online de Google BERT Nivel Intermedio

El dominio de las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) es esencial en la era digital, y un curso online de Google BERT Nivel Intermedio brinda a los profesionales las competencias necesarias para aplicar esta herramienta avanzada en sus campos de trabajo. Este tipo de curso ofrece flexibilidad y comodidad, permitiendo a los estudiantes aprender a su propio ritmo y adaptarse a sus horarios.

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El dominio de las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) es esencial en la era digital, y un curso online de Google BERT Nivel Intermedio brinda a los profesionales las competencias necesarias para aplicar esta herramienta avanzada en sus campos de trabajo. Este tipo de curso ofrece flexibilidad y comodidad, permitiendo a los estudiantes aprender a su propio ritmo y adaptarse a sus horarios.

Google BERT es un modelo de vanguardia para el procesamiento del lenguaje natural y la comprensión del texto. Al adquirir habilidades en BERT, los profesionales pueden mejorar la eficiencia de los chatbots, asistentes virtuales y otras aplicaciones de IA que utilizan el lenguaje natural en las empresas.

Este curso cubre aspectos clave como la arquitectura Transformer, el entrenamiento de modelos y las técnicas intermedias de optimización de BERT. Además, los estudiantes aprenderán cómo adaptar BERT a casos de uso específicos en su sector, impulsando la innovación y el crecimiento empresarial.

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Publico Objetivo Público Objetivo
Este curso de Google BERT a nivel intermedio está dirigido a estudiantes y profesionales con experiencia en el procesamiento del lenguaje natural y que deseen profundizar en la aplicación de modelos de lenguaje con BERT. Se espera que los estudiantes tengan un conocimiento básico de BERT y su arquitectura, así como experiencia en el uso de herramientas y librerías de aprendizaje profundo para procesamiento del lenguaje natural
Duracion Duración
La duración del curso de Google BERT Nivel Intermedio es de 40 horas, aunque es posible establecer cursos de menos o de más de horas lectivas según se necesite.

Fecha de inicio:

A elegir por la empresa, siempre notificando a FUNDAE con siete días de antelación si se trata de un curso bonificado.
empresas de cursos bonificados Objetivos
El objetivo principal de este curso de Google BERT a nivel intermedio es proporcionar a los estudiantes un conocimiento más profundo y práctico de BERT y su aplicación en el procesamiento del lenguaje natural. A través de 10 lecciones, los estudiantes aprenderán técnicas avanzadas para mejorar la precisión de BERT, ajustar y entrenar modelos de BERT para conjuntos de datos personalizados, adaptar BERT a tareas específicas de NLP, y utilizar la atención estructurada en BERT. Además, se abordarán temas como el procesamiento multilingüe con BERT, la interpretación de resultados de BERT, el uso de BERT en conversaciones, y los desafíos y tendencias actuales en el procesamiento del lenguaje natural con BERT. Al final del curso, los estudiantes estarán mejor preparados para aplicar esta tecnología de vanguardia en proyectos reales en la industria y la investigación.

Bonificacion Bonificación
Este curso es bonificable al 100% de su coste, siempre que el alumno alcance el 75% de cumplimiento del programa del mismo.
La bonificación se aplica como descuento en el pago de los seguros sociales por parte de la empresa receptora de la formación.
Modalidades Modalidades
Existen dos modalidades disponibles:

Curso online bonificado: En esta modalidad todo el curso se realiza a través de internet, con acceso las 24 hs. todos los días de la semana y plazo máximo de seis meses.

Curso online y con sesiones presenciales (blended learning): En esta modalidad los trabajadores realizan el curso a través de internet en horarios libres pero deben asistir a sesiones presenciales semanales o quincenales, según se establezca en el plan de formación. Esta modalidad está disponible en Madrid, Barcelona, Valencia y Sevilla.
cursos tripartita Temario


NOTA:

Trabajamos con la metodología de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos, esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación en los cursos bonificados para trabajadores.

El temario predefinido del curso online de Google BERT Nivel Intermedio es el siguiente:


1 Repaso de los fundamentos de BERT

1.1 Repaso de la arquitectura de BERT

1.2 Repaso del entrenamiento de modelos de lenguaje con BERT

1.3 Ejemplos de aplicaciones de BERT


2 Mejora de la precisión de BERT

2.1 Técnicas para mejorar la precisión de BERT

2.2 Preprocesamiento de texto para BERT

2.3 Uso de transfer learning para mejorar la precisión de BERT


3 Entrenamiento y ajuste de modelos de BERT

3.1 Ajuste de hiperparámetros para modelos de BERT

3.2 Técnicas de regularización para modelos de BERT

3.3 Entrenamiento de modelos de BERT en conjuntos de datos personalizados


4 Uso de BERT en tareas específicas de NLP

4.1 Técnicas para adaptar BERT a tareas específicas de NLP

4.2 Fine-tuning de modelos de BERT para tareas de clasificación de texto

4.3 Uso de BERT para tareas de extracción de información


5 Introducción a la atención estructurada en BERT

5.1 ¿Qué es la atención estructurada?

5.2 Cómo se aplica la atención estructurada en BERT

5.3 Mejoras en el rendimiento de BERT con atención estructurada


6 Uso de BERT para procesamiento multilingüe

6.1 Introducción al procesamiento multilingüe con BERT

6.2 Adaptación de modelos de BERT para procesamiento de texto en diferentes idiomas

6.3 Ejemplos de casos de uso de BERT en procesamiento multilingüe


7 Interpretación de los resultados de BERT

7.1 Técnicas para interpretar los resultados de BERT

7.2 Análisis de los pesos de atención en BERT

7.3 Visualización de los resultados de BERT


8 Uso de BERT en ambientes limitados de cómputo

8.1 Técnicas para utilizar BERT en ambientes limitados de cómputo

8.2 Cuantificación de modelos de BERT para su uso en dispositivos móviles

8.3 Compresión de modelos de BERT para reducir su tamaño


9 Uso de BERT en conversaciones

9.1 Introducción a BERT para conversaciones

9.2 Adaptación de modelos de BERT para conversaciones

9.3 Ejemplos de casos de uso de BERT en conversaciones


10 Desafíos y tendencias en el procesamiento del lenguaje natural con BERT

10.1 Desafíos actuales en el procesamiento del lenguaje natural con BERT

10.2 Tendencias futuras en el procesamiento del lenguaje natural con BERT

10.3 Recomendaciones para aprender más sobre BERT y el procesamiento del lenguaje natural.



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