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NLP Modelos y Algoritmos · LearnSpace
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NLP Modelos y Algoritmos

Курс от Universidad Austral
Начальный≈ 10.8 чИспанский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la implementación de algoritmos de NLP. Mediante el uso de los últimos algoritmos más populares en NLP se procederá a dar solución a un conjunto de problemas propios del área. Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer los Jupyter Notebooks en el entorno Anaconda. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python. Como editor de código, los ejemplos van a ser editados en el Notebook de Anaconda, pero el alumno puede utilizar cualquier editor de texto que reconozca notebooks de Anaconda. Librerías que es necesario tener instaladas para realizar el curso: NLTK, Scikit-learn, Spacy y TensorFlow.

Навыки, которые вы освоите

Natural Language ProcessingMachine Learning AlgorithmsNetwork ArchitectureArtificial Neural NetworksDeep LearningMachine LearningTensorflowJupyterScikit Learn (Machine Learning Library)Model TrainingAlgorithmsApplied Machine LearningMachine Learning MethodsPython Programming

Программа курса

4 модулей · 40 учебных материалов

01Conceptos básicos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo11 материалов

Introducción al Aprendizaje Automático

Tutorial: Introducción al aprendizaje automático. Parte 1ВидеоNociones básicas de aprendizaje automáticoЧтениеTest de la lecciónЗадание

Introducción al aprendizaje profundo

Учитесь у экспертов

Hernán Daniel Merlino

Преподаватель курса

NLP Modelos y Algoritmos
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Обучение на Coursera

≈ 10.8 ч

4 модулей

Язык: Испанский

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Nociones básicas de aprendizaje profundoЧтение
¿Qué grado de comprensión se ha tenido aprendizaje automático y aprendizaje profundo?Обсуждение
Podcast: Introducción al aprendizaje profundoPLUGIN
Test de la lecciónЗадание

Problemas que pueden resolverse con aprendizaje automático y aprendizaje profundo

New Discussion PromptОбсуждениеTutorial: Introducción al aprendizaje automático. Parte 3ВидеоMaterial complementarioЧтениеEvaluación del móduloЗадание
02Algoritmos de aprendizaje automático para Procesamiento de Lenguaje Natural10 материалов

Algoritmos de aprendizaje automático

Revisión modelos de aprendizaje automáticoЧтениеTest de la lecciónЗадание

Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático

Tutorial: Aprendizaje automático y NLPВидеоDiseño de un modelo de NLPЧтение¿Con que tipo de modelo de aprendizaje automático se siente más cómodo para usar?ОбсуждениеPodcast: Entrenamiento de modelos de aprendizaje automáticoPLUGINTest de la lecciónЗадание

Proceso de NLP basado en aprendizaje automático

Como construir un modelo basado en aprendizaje automáticoЧтениеMaterial complementarioЧтениеEvaluación del móduloЗадание
03Redes neuronales para Procesamiento de Lenguaje Natural9 материалов

Redes Neuronales

Introducción a las redes neuronalesЧтениеTutorial: Introducción a Redes neuronales y NLPВидеоQue entiende por red neuronal artificialОбсуждениеTest de la lecciónЗадание

Arquitectura de Redes Neuronales

Diversas arquitecturas de redes neuronalesЧтениеTest de la lecciónЗадание

Implementación de una Red Neuronal

Como poner en producción una red neuronal artificialЧтениеMaterial complementarioЧтениеEvaluación del móduloЗадание
04Ensamble de modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural10 материалов

Ensamble de modelos

Que es un ensamble en NLPЧтениеTutorial: TransformerВидео¿Qué opina sobre los ensambles? ОбсуждениеTest de la lecciónЗадание

Construcción de un ensamble

Como se construye un ensambleЧтениеTest de la lecciónЗадание

Modelos basados en ensambles

Como armar un modelo basado en ensamblesЧтениеPodcast: Modelos basados en ensamblesPLUGINMaterial complementarioЧтениеEvaluación del móduloЗадание