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Curso online bonificado de Procesamiento De Lenguaje Natural 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 Procesamiento De Lenguaje Natural 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.



Impulsa tu carrera en IA con un curso online sobre Procesamiento de Lenguaje Natural Nivel Intermedio

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una disciplina crucial en el campo de la Inteligencia Artificial (IA). Un curso online de Procesamiento de Lenguaje Natural Nivel Intermedio permite a los profesionales profundizar en sus habilidades y conocimientos en esta área en constante crecimiento. La flexibilidad de los cursos en línea facilita el aprendizaje a su propio ritmo y la adaptación a las responsabilidades laborales y personales.

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El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una disciplina crucial en el campo de la Inteligencia Artificial (IA). Un curso online de Procesamiento de Lenguaje Natural Nivel Intermedio permite a los profesionales profundizar en sus habilidades y conocimientos en esta área en constante crecimiento. La flexibilidad de los cursos en línea facilita el aprendizaje a su propio ritmo y la adaptación a las responsabilidades laborales y personales.

Este curso aborda conceptos intermedios, como análisis de sentimiento, traducción automática, clasificación de texto y generación de texto. Los profesionales aprenderán a aplicar técnicas avanzadas de PLN en la creación de chatbots, asistentes virtuales y otras aplicaciones de IA que utilizan el lenguaje natural.

Al dominar las habilidades intermedias de PLN, los profesionales pueden impulsar la innovación y el crecimiento en sus organizaciones, al tiempo que mejoran sus perspectivas de empleo y salarios en el competitivo mercado laboral.

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Publico Objetivo Público Objetivo
Este curso de Procesamiento de Lenguaje Natural Nivel Intermedio está dirigido a estudiantes y profesionales que tienen conocimientos básicos en PLN y buscan ampliar su conocimiento en técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural para aplicar en sus proyectos e investigaciones.
Duracion Duración
La duración del curso de Procesamiento De Lenguaje Natural 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 de este curso de Procesamiento de Lenguaje Natural Nivel Intermedio es proporcionar a los estudiantes las habilidades y el conocimiento necesario para poder aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural en situaciones reales. Los estudiantes aprenderán a diseñar y desarrollar aplicaciones de PLN que sean capaces de analizar, clasificar, extraer información y generar texto a partir de datos textuales. Además, el curso también se enfocará en las técnicas avanzadas de PLN, como el análisis de sentimiento, los modelos de lenguaje avanzados y la generación de texto. Los estudiantes adquirirán habilidades prácticas y teóricas que les permitirán utilizar y desarrollar herramientas de PLN, y comprender los retos éticos y sociales asociados con el procesamiento de lenguaje natural. Al final del curso, los estudiantes estarán listos para aplicar estas habilidades en sus propios proyectos y trabajar en soluciones innovadoras en el campo de la PLN.

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 Procesamiento De Lenguaje Natural Nivel Intermedio es el siguiente:


1 Introducción a la Inteligencia Artificial en la Empresa

1.1 Definición de Inteligencia Artificial y sus aplicaciones en la empresa

1.2 Ejemplos de casos de uso de IA en la empresa


2 Aprendizaje Automático (Machine Learning) en la Empresa

2.1 Definición de Aprendizaje Automático y sus aplicaciones en la empresa

2.2 Tipos de Aprendizaje Automático (Supervisado, No Supervisado, Reforzado)

2.3 Ejemplos de casos de uso de Aprendizaje Automático en la empresa


3 Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) en la Empresa

3.1 Definición de Procesamiento del Lenguaje Natural y sus aplicaciones en la empresa

3.2 Técnicas de NLP (Análisis de Sentimiento, Extracción de Entidades, etc.)

3.3 Ejemplos de casos de uso de NLP en la empresa


4 Visión por Computadora (Computer Vision) en la Empresa

4.1 Definición de Visión por Computadora y sus aplicaciones en la empresa

4.2 Técnicas de Visión por Computadora (Detección de Objetos, Reconocimiento de Caras, etc.)

4.3 Ejemplos de casos de uso de Visión por Computadora en la empresa


5 Sistemas de Recomendación en la Empresa

5.1 Definición de Sistemas de Recomendación y sus aplicaciones en la empresa

5.2 Técnicas de Sistemas de Recomendación (Filtrado Colaborativo, Basado en Contenido, etc.)

5.3 Ejemplos de casos de uso de Sistemas de Recomendación en la empresa


6 Aprendizaje Profundo (Deep Learning) en la Empresa

6.1 Definición de Aprendizaje Profundo y sus aplicaciones en la empresa

6.2 Redes Neuronales Artificiales y sus componentes (Neuronas, Capas, Funciones de Activación, etc.)

6.3 Ejemplos de casos de uso de Aprendizaje Profundo en la empresa


7 Herramientas y Plataformas de Inteligencia Artificial en la Empresa

7.1 Descripción de las principales herramientas y plataformas de IA para la empresa (TensorFlow, PyTorch, IBM Watson, Azure AI, etc.)

7.2 Cómo seleccionar la herramienta o plataforma adecuada para el proyecto de IA


8 Ética y Responsabilidad en la Aplicación de la Inteligencia Artificial en la Empresa

8.1 Discusión sobre los retos éticos y sociales asociados con la aplicación de la IA en la empresa

8.2 Guías y mejores prácticas para la implementación ética y responsable de la IA


9 Implementación de Proyectos de Inteligencia Artificial en la Empresa

9.1 Descripción del proceso de implementación de proyectos de IA en la empresa (Planificación, Adquisición de Datos, Modelado, Evaluación, Implementación)

9.2 Caso de estudio de implementación de un proyecto de IA en la empresa


10 Futuro de la Inteligencia Artificial en la Empresa

10.1 Tendencias y perspectivas futuras de la IA en la empresa

10.2 Oportunidades y desafíos para la aplicación de la IA en la empresa en el futuro.



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