Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):

· Define y fundamenta el NLP.

· Explora las aplicaciones del NLP.

Introducción a Python:

· Configura Python y Jupyter.

· Cubre conceptos básicos de Python.

· Presenta bibliotecas como Numpy, Pandas y Matplotlib.

Sistemas de Clasificación de Textos:

· Explica la clasificación de textos.

· Configura la biblioteca NLTK.

· Incluye ejemplos prácticos de tokenización, palabras de parada, sinónimos y antónimos, derivación regresiva y lematización.

· Aborda un estudio de caso sobre la clasificación de textos para detectar spam.

Análisis de Sentimientos:

· Introduce el análisis de sentimientos.

· Realiza un caso práctico de conexión y captura de tweets en Twitter.

· Analiza y visualiza sentimientos en Twitter.

Creación de Chatbots:

· Explica qué son los chatbots.

· Describe la definición de corpus y el preprocesamiento de texto para chatbots.

· Aborda la evaluación de similitud y la definición de coincidencias manuales.

· Incluye un caso práctico de generación de respuestas y diálogos con chatbots.

Reconocimiento y Síntesis de Voz:

· Introduce el reconocimiento y la síntesis de voz.

· Configura bibliotecas como SpeechRecognition y PyAudio.

· Ofrece ejemplos prácticos de reconocimiento y síntesis de voz en Python.

· Destaca la integración de funcionalidades de NLP para crear herramientas completas.