Descripción del Curso

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN / NLP) es un campo de la Inteligencia Artificial enfocado en lograr que las máquinas entiendan, interpreten y manipulen el lenguaje humano. Sus aplicaciones van desde la minería de texto y el análisis de sentimientos hasta el desarrollo de chatbots interactivos.

En este curso aprenderás a aplicar técnicas de procesamiento de texto para preparar datos y modelarlos con distintas metodologías de Machine Learning y Deep Learning en R. Analizarás conversaciones de redes sociales (Twitter), almacenarás información estructurada en bases de datos relacionales y desplegarás dashboards interactivos para la visualización de resultados.

Contenido del Curso

  • 1. Aprendizaje Automático aplicado a Texto
    • Introducción al aprendizaje automático (supervisado y no supervisado)
    • Técnicas de aprendizaje no supervisado para datos de texto en R
    • Técnicas de aprendizaje supervisado para datos de texto en R
  • 2. Aprendizaje Profundo y Modelos de Lenguaje
    • Introducción al aprendizaje profundo con redes neuronales recurrentes (RNN)
    • Modelos Secuencia a Secuencia (Seq2Seq)
    • Programación en R con Keras y TensorFlow
  • 3. Extracción de Datos de Redes Sociales
    • Configuración y obtención de cuenta de Developer en Twitter
    • Extracción masiva de información con la librería rtweet
    • Generación de visualizaciones y analítica gráfica sobre tweets
  • 4. Almacenamiento, Dashboards e Infraestructura Cloud
    • Introducción al lenguaje SQL y almacenamiento de datos en MySQL
    • Elaboración de Dashboards en Shiny conectados a MySQL
    • Introducción a Amazon Lightsail y despliegue de bases de datos en la nube

Capacitadores

RE

Roberto Esteves, Ing.

Ingeniero en Sistemas y especialista en Marketing Digital con más de 20 años de experiencia en banca, medios de comunicación y telecomunicaciones. Subdirector del núcleo Guayas de la Sociedad Ecuatoriana de Estadística (SEE). Cuenta con certificaciones y posgrados en Data Science de Udacity, IBM y Platzi.

HP

Hugo Porras, Ing.

Ingeniero en Ciencias Económicas y Financieras de la Escuela Politécnica Nacional y Máster en IA. Especialista en analítica avanzada en Banco del Pacífico y consultor independiente con publicaciones en revistas indexadas sobre ciencia de datos, economía geográfica y finanzas.