Modelos Neuronales y Traducción Automática

Resumen

This course guides you through the core concepts behind neural language models and machine translation, focusing on how RNNs, attention, and transformers enable powerful NLP applications used in today’s AI systems. Through hands-on exercises, you’ll learn to build, fine-tune, and evaluate neural models for contextual language understanding, sentiment classification, and multilingual translation across various domains.

By the end of this course, you will be able to:

- Explain and implement core neural architectures, including RNNs, LSTMs, GRUs, and Transformers - Apply encoder-decoder frameworks and attention mechanisms to build translation systems - Fine-tune pretrained models like BERT, RoBERTa, and MarianMT for contextual NLP tasks - Address challenges such as domain adaptation, low-resource translation, and error correction - Evaluate model performance using BLEU, ROUGE, and semantic similarity metrics This course is ideal for NLP practitioners, machine learning engineers, and researchers aiming to build high-performing neural NLP systems for translation, classification, and conversational AI. A working knowledge of Python, NLP concepts, and machine learning is recommended.

Join us to master the neural foundations driving next-generation language understanding and generation.

Programa

• Modelos de Lenguaje Neuronal
Explora los fundamentos de las redes neuronales en PLN, desde incrustaciones de palabras y RNN hasta la poderosa arquitectura Transformer. Aprende cómo el preentrenamiento y el ajuste fino potencian los sistemas inteligentes actuales a través de teoría y demostraciones prácticas.
• Traducción Automática (MT)
Comprende la evolución de la traducción automática desde sistemas basados en reglas hasta modelos neuronales y basados en transformadores de vanguardia. Sumérgete en estrategias multilingües, manejo de errores y adaptación de dominios para desafíos de traducción en el mundo real.
• PLN de Voz y Multimodal
Descubre cómo los datos de voz y multimodales dan forma al PLN moderno. Este módulo abarca de voz a texto, TTS, y la integración de visión y audio con texto para aplicaciones de IA más ricas, junto con tendencias clave como PLN en tiempo real y eficiencia del modelo.
• Construcción de Chatbots
Aprende a construir chatbots inteligentes utilizando técnicas de PLN. Este módulo cubre la detección de intención, extracción de entidades, ajuste fino contextual y evaluación de rendimiento, preparándote para diseñar chatbots que se integren perfectamente en los flujos de trabajo empresariales.
• Cierre del Curso y Evaluaciones
Concluye el curso revisando conceptos clave a través de modelos neuronales y traducción automática. Este módulo incluye una evaluación de conocimientos calificada, un resumen comprensivo del curso y un proyecto enfocado en construir un asistente multilingüe inteligente para aplicaciones globales.

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Impartido por

Edureka

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Materias

Computer Science