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de nuestros cursos
Acceso al curso las 24 hs. Todos los días de la semana
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE
Acceso al curso desde cualquier dispisitivo
Calendario ajustable
Tutores siempre disponibles
Opción a realizar el curso de forma semipresencial para empresas
Bonificación
Bonificamos su formación a través de FUNDAE (antes Fundación Tripartita)
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Nos ocupamos de toda la gestión de su bonificación
Impartimos cursos presenciales en Madrid y Barcelona
Calendario: Flexible.
Fecha disponible: Inmediata.
Porcentaje de Bonificación: 100%
Diploma acreditativo emitido por FUNDAE.
Certificado acreditativo para concursos y oposiciones.
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.
Leer másEl 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.
Cursos Relacionados| 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. |
| 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. |
Objetivos
| 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. |
|
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. |
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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