Postgrado online
Duración : 12 Meses
Las tecnologías del lenguaje basadas en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se erigen hoy en día como una de las áreas de aplicación más importantes en IA, pero faltan profesionales del lenguaje con distintos niveles de especialización que trabajen en equipo con ingenieros, científicos de datos y otros perfiles computacionales. El mercado de la IA demanda profesionales humanistas como entrenadores de bots de clasificación y extracción de información, diseñadores de conversación para chatbots, tradumáticos responsables de asistentes de traducción, especialistas en ética que velan por la interacción hombre-tecnología, etc.
Por ello, en este Posgrado en Procesamiento del Lenguaje Natural aprenderás todo lo necesario para desarrollar tu carrera profesional en el ámbito de la inteligencia artificial (IA) en español.
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Objetivos
El título de Experto en Procesamiento del Lenguaje Natural, homologado por la UDIMA, busca formar a las personas con perfiles humanistas (filólogos, traductores, lingüistas, etc.) en un marco de nuevas profesiones en torno a la inteligencia artificial en español. Abordamos, desde el punto de vista del lingüista/humanista, los principales enfoques tecnológicos y metodológicos que hacen posible la comunicación entre los humanos y la máquina a través del lenguaje natural, así como la codificación de sus mecanismos para que la máquina pueda procesar y comprender los textos. Algunas de las aplicaciones de tecnología lingüística más demandadas son la extracción de información (reconocimiento de entidades, clasificación de texto, análisis de sentimiento y sistemas de respuesta a preguntas), el funcionamiento de aplicaciones de corrección y traducción automática de textos o el desarrollo de interfaces conversacionales.
A quién va dirigido
Titulados universitarios de las áreas de Humanidades y Letras.
Requisitos
Disponer del título universitario de Grado, Licenciatura o Diplomatura.
Temario completo de este curso
ASIGNATURA 1. Tecnologías del lenguaje para lingüistas humanistas (online)
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL SECTOR
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Definiciones y conceptos
3. El sector de las tecnologías del lenguaje
4. Barreras y retos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. EL LINGÜISTA EN PLN
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. El lingüista en PLN. Perfiles profesionales
3. Conocimientos y habilidades requeridos
4. Funciones del lingüista en proyectos PLN
Ejercicio 1: Optimización de softwares de corrección
Ejercicio 2: Etiquetado de corpus de entrenamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 3. NIVELES LINGÜÍSTICOS: DEL ANÁLISIS A LA COMPRENSIÓN
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Niveles de procesamiento lingüístico
3. Tareas PLN vs. aplicaciones
Ejercicio 3: Uso de aplicaciones para la desambiguación léxica
Parte 1: Trabajar con WordNet
Parte 2: Trabajar con NLTK
UNIDAD DIDÁCTICA 4. TÉCNICAS DE PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Sistemas de reglas
4. Aprendizaje profundo (deep learning)
5. Métricas para control de calidad
6. Modelos de representación del texto
Ejercicio 4: Representación de conocimiento con bolsa de palabras
UNIDAD DIDÁCTICA 5. EL CORPUS EN PLN
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. El corpus en proyectos de PLN
3. Lingüística de corpus
4. Corpus compensado, algoritmo ético
Ejercicio 5: Explotación de corpus propios
UNIDAD DIDÁCTICA 6. EXTRACCIÓN Y GENERACIÓN DE INFORMACIÓN
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Tareas de extracción de información
3. Generación automática de texto
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CORRECCIÓN AUTOMÁTICA
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Verificación automática vs. autocorrección vs. texto predictivo
3. Técnicas de corrección automática
4. Capacidades de la corrección automática
5. Corrector automático y corrector humano
Ejercicio 6: Reglas de verificación ortográfica
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TRADUCCIÓN AUTOMÁTICA
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Técnicas de traducción automática (TA)
3. Traductor automático y traductor humano
UNIDAD DIDÁCTICA 9. TECNOLOGÍAS DEL HABLA. RECONOCIMIENTO Y SÍNTESIS DE VOZ
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción a las tecnologías del habla
2. Sistemas de reconocimiento de voz
3. Sistemas de síntesis de voz
4. El lingüista en tecnologías del habla
Ejercicio 7: Análisis del servicio de voz a texto
UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTERFACES CONVERSACIONALES
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Funcionamiento de un sistema conversacional
3. Diseño de un asistente y el papel del lingüista
4. Ecosistema tecnológico
5. La revolución ChatGPT
UNIDAD DIDÁCTICA 11. PRÁCTICA FINAL
1. Planteamiento
2. Descripción de la práctica
3. Rúbrica de evaluación
ASIGNATURA 2. Programación para humanistas
UNIDAD DIDÁCTICA 1. PROGRAMACIÓN PARA GENTE DE LETRAS: INTRODUCCIÓN
1. Presentación
2. ¿De qué me sirve programar?
3. Perderle el miedo a la programación
4. Datos textuales, importantísimos pero sin estructura
5. Ejemplos de uso de programación en humanidades
6. Entorno de trabajo
Ejercicio 1: “Programar” sin necesidad de código
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TERMINAL DE UNIX Y BASH SCRIPTING
1. Introducción: practicar es fundamental
2. Entorno de trabajo e instrucciones
Ejercicio 2: Escribir código para explorar un archivo
UNIDAD DIDÁCTICA 3. FUNDAMENTOS DE PYTHON
1. Introducción
2. Objetos y variables
3. Objetos para el tratamiento de textos
4. Operadores
5. Funciones integradas
6. Estructuras de control de flujo
7. Funciones personalizadas
8. Paquetes de Python
9. Trabajar con ficheros
10. Scripts
Ejercicio 3: Generar una lista de palabras
UNIDAD DIDÁCTICA 4. BÚSQUEDAS: EXPRESIONES REGULARES, BÚSQUEDAS APROXIMADAS, BÚSQUEDAS SEMÁNTICAS
1. Introducción
2. Expresiones regulares
3. Búsquedas aproximadas
4. Búsquedas semánticas
Ejercicio 4: Escribir una expresión regular
UNIDAD DIDÁCTICA 5. PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
1. Introducción
2. Procesamiento de lenguaje natural
3. Aprendizaje automático
Ejercicio 5: Entrenar un modelo con algoritmos
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PROMPT ENGINEERING
1. Introducción: una nueva disciplina con mucho mercado
2. Casos de uso de los grandes modelos de lenguaje
3. OpenAI Playground
4. Estrategias
5. Aplicaciones en programación
6. Recursos
Ejercicio 6: Trabajar con prompt engineering
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTERFACES DE PROGRAMACIÓN DE APLICACIONES (API)
1. Introducción
2. Un poco de teoría
3. Postman
4. Language Tool
5. Tweepy
6. Wikifier
7. APIs de Microsoft y Google
8. Creación de aplicaciones web propias
Ejercicio 7: Trabajar con la aplicación web Resumiendo
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRÁCTICA FINAL: ESCRIBE TU PROPIA AVENTURA
ASIGNATURA 3. Tecnologías del lenguaje para la extracción de información
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Tareas de extracción de información
3. Generación automática de texto
4. Métricas de evaluación
5. Aprendizaje automático y deep learning
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECONOCIMIENTO DE ENTIDADES
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Métricas de evaluación
3. Técnicas de reconocimiento de entidades
Ejercicio 1: Reconocimiento de entidades con un sistema real
Ejercicio 2: Funcionalidades para la tarea de reconocimiento de entidades
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Métricas de evaluación
3. Técnicas de clasificación automática
4. Tipos específicos de clasificación
Ejercicio 3: Clasificación de textos con un sistema real
Ejercicio 4: Entrenamiento de un modelo de clasificación
UNIDAD DIDÁCTICA 4. EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN COMPLEJA
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Modelo de grafo semántico
3. Tarea de extracción de información
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN
0. Objetivos de la unidad
1. Fundamentos y conceptos
2. Modelos de recuperación de información
3. Similitud semántica
4. Métricas de evaluación
5. Tarea del lingüista
Ejercicio 5: Similitud semántica y búsqueda semántica
UNIDAD DIDÁCTICA 6. RESPUESTA A PREGUNTAS
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Proceso de respuesta a preguntas
3. Extractive question answering
4. Tarea del lingüista
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EXTRACCIÓN DE RESÚMENES
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción
2. Resúmenes extractivos
Ejercicio 6: Extracción de resúmenes extractivos y abstractivos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRÁCTICA FINAL
1. Objetivos
2. Desarrollo del ejercicio
3. Informe de resultados
4. Rúbrica de evaluación
ASIGNATURA 4. Tecnologías del lenguaje para desarrollo de interfaces conversacionales
UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
Presentación del curso
0. Objetivos de la unidad
1. Las primeras interfaces conversacionales
2. Tipos de interfaces conversacionales en la actualidad
3. Conceptos básicos y terminología específica
4. Casos de uso, canales y plataformas de desarrollo
UNIDAD DIDÁCTICA 2. DISEÑO DE INTERFACES CONVERSACIONALES
0. Objetivos de la unidad
1. Introducción al proceso de diseño
2. El concepto de user persona
3. Diseño de la conversación: situaciones y experiencia de usuario
4. Personalidad del asistente virtual y tono de la conversación
5. Nombre e identidad visual
Ejercicio 1: Características del chatbot
Ejercicio 2: Situaciones de diálogo del chatbot
Ejercicio 3: Perfil completo del chatbot
UNIDAD DIDÁCTICA 3. BASE DE CONOCIMIENTO
0. Objetivos de la unidad
1. Recopilación y extracción de la información
2. Identificación de las intenciones y de los flujos de diálogo
3. Gestión del contenido
4. Redacción de los mensajes
UNIDAD DIDÁCTICA 4. CREACIÓN DE UN ASISTENTE CONVERSACIONAL EN DIALOGFLOW
0. Objetivos de la unidad
1. Dialogflow: presentación de la plataforma y creación de un agente
2. Creación de una cuenta y de un agente
3. Creación de la base de conocimiento
4. Entidades
5. Creación de flujos de diálogo utilizando contextos
Ejercicio 4: Creación de un agente conversacional
UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTEGRACIONES Y MENSAJES ENRIQUECIDOS
0. Objetivos de la unidad
1. Integración de un agente conversacional en Telegram
2. Configuración de mensajes enriquecidos en Telegram
3. Mensajes enriquecidos en Dialogflow Messenger
UNIDAD DIDÁCTICA 6. VALIDACIÓN Y ENTRENAMIENTO
0. Objetivos de la unidad
1. Autovalidación del asistente
2. Validación con usuarios
3. Revisión de las conversaciones y entrenamiento
4. Analíticas de uso
UNIDAD DIDÁCTICA 7. PRÁCTICA FINAL
1. Práctica 1: Crea tu propio chatbot
2. Práctica 2: Test de redacción
3. Criterios de evaluación
UNIDAD DIDÁCTICA 9. ORIENTACIÓN PROFESIONAL