Matías Grinberg
Director de Humai. NLP Engineering. Psicólogo. Investigador de Neurociencias Computaciones. Docente de Machine Learning en instituciones privadas y universidades. Músico.
Procesamiento del Lenguaje Natural
Humai
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Acerca de este curso
En esta unidad introduciremos las redes neuronales recurrentes (RNNs), modelos que explotan la estructura temporal o secuencial de los datos, usados comúnmente para el procesamiento de lenguaje natural y la predicción de series temporales. Una nueva clase de modelos que emplean una técnica llamada mecanismos de atención han desplazado a las RNNs en el procesamiento de lenguaje natural.
El programa incluye:
- Introducción a Procesamiento de Lenguaje Natural
- RNNS, Arquitecturas RNNs modernas
- Embeddings
- Aplicaciones de RNN
- Mecanismos de atención, Atención en RNNs
- Transformers
- Aplicaciones de BERT
Requisitos previos
Este curso requiere conocimientos básicos de Python, Análisis de Datos, Matemáticas, Machine Learning y Deep Learning. Podés revisar los temas de nuestros cursos en humai.com.ar
Docentes
Pablo Marinozi
Ingeniero en Sistemas, Doctorando en Ciencias Informáticas en la UNLP y Docente de Machine Learning, Computer Vision y Deep Learning en la UTN de Mendoza. Investigando sobre redes neuronales que procesen imágenes 3D para su aplicación en Viticultura de Precisión.
Luciano Robino
Licenciado en física egresado de Instituto Balseiro. Magíster en física emitido por la misma institución. Actualmente cursa la carrera de licenciatura en computación en Facultad de Ingeniería, UNCuyo. Ha trabajado en el módulo de Matemática del ingreso a la Facultad de Ciencias Económicas, UNCuyo. En sus ratos libres estudia japonés.
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