Python, NLP y GPT para el Mundo Real

Resumen

Explore Python and GPT for building real-world NLP applications with insights into GPT family tree, enterprise architecture, and NLP applications in manufacturing, sales, marketing and legal.

Programa

• Introducción a Python para NLP
Conceptos básicos de programación en Python
Bibliotecas de Python para NLP (por ejemplo, NLTK, spaCy, gensim)
Introducción a Jupyter Notebooks
• Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
Panorama general de las técnicas de NLP
Preprocesamiento de texto (tokenización, stemming, lematización)
Reconocimiento de entidades nombradas (NER)
• GPT y la Arquitectura Transformer
Introducción al modelo Transformer
Panorama general de la familia GPT
Diferencias entre GPT-2, GPT-3 y GPT-4
• Aprovechamiento de GPT para Aplicaciones de NLP
Generación de texto con GPT
Construcción de chatbots y agentes conversacionales
Análisis de sentimientos usando modelos preentrenados
• Arquitectura Empresarial para Soluciones de NLP
Diseño de arquitecturas de NLP escalables
Soluciones en la nube para el despliegue de aplicaciones de NLP
Consideraciones sobre la privacidad y seguridad de los datos en NLP
• Aplicaciones de NLP en el Mundo Real
NLP en manufactura: mantenimiento predictivo y control de calidad
NLP en ventas y marketing: conocimientos del cliente y personalización
NLP en el ámbito legal: revisión de documentos y análisis de contratos
• Estudios de Caso e Implementación
Implementación de extremo a extremo de un proyecto de NLP
Estudio de caso: generación de reportes automatizados
Estudio de caso: análisis de retroalimentación de clientes con GPT
• Proyecto Final
Diseño y despliegue de una aplicación de NLP del mundo real
Presentación y revisión por pares de los proyectos
• Conclusión del Curso y Direcciones Futuras
Recapitulación de conceptos y herramientas clave
Tendencias emergentes en investigación de NLP y GPT
Próximos pasos para el aprendizaje continuo y la exploración en IA y NLP

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Materias

Programming