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Precio
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Descripción

¿A quién va dirigido?

Este Curso de Inteligencia Artificial Conversacional está dirigido a desarrolladores, ingeniería de software y profesionales de IA interesados en el uso de la inteligencia artificial conversacional. También es ideal para aquellas personas que busquen profundizar en el PLN y en la creación de chatbots y asistentes virtuales con modelos de lenguaje como GPT o Gemini.

Objetivos

- Comprender la evolución de la inteligencia artificial y sus aplicaciones. - Distinguir los principales modelos de lenguaje como GPT y Gemini. - Aplicar técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) en Python. - Desarrollar chatbots y VoiceBots con herramientas avanzadas. - Analizar las capacidades y limitaciones de ChatGPT y Bing Chat. - Evaluar la integración de modelos IA en plataformas comerciales. - Explorar el futuro del PLN y su impacto en la comunicación.

Salidas Profesionales

Al completar este Curso de Inteligencia Artificial Conversacional podrás optar a roles en desarrollo de chatbots, ingeniería de IA conversacional o en procesamiento de lenguaje natural. También podrás colaborar en proyectos relacionados con la integración de modelos de IA en productos comerciales o consultorías especializadas en inteligencia artificial.

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL POTENCIAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  1. Introducción a la inteligencia artificial
  2. Historia
  3. La importancia de la IA
  4. Tipos de inteligencia artificial
  5. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS DE LENGUAJE

  1. Concepto de modelo de lenguaje
  2. Evolución de los modelos de lenguaje
  3. Arquitecturas principales de modelos de lenguaje: Transformer, GPT-3, LaMDA
  4. Parámetros y datasets
  5. Aplicaciones de los modelos de lenguaje

UNIDAD DIDÁCTICA 3. INTRODUCCIÓN AL PLN

  1. ¿Qué es PLN?
  2. ¿Qué incluye el PLN?
  3. Ejemplos de uso de PLN
  4. Futuro del PLN

UNIDAD DIDÁCTICA 4. PLN EN PHYTON

  1. PLN en Python con la librería NLTK
  2. Otras herramientas para PLN

UNIDAD DIDÁCTICA 5. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN

  1. Principios del análisis sintáctico
  2. Gramática libre de contexto
  3. Analizadores sintácticos (Parsers)

UNIDAD DIDÁCTICA 6. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN

  1. Aspectos introductorios del análisis semántico
  2. Lenguaje semántico para PLN
  3. Análisis pragmático

UNIDAD DIDÁCTICA 7. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN

  1. Aspectos introductorios
  2. Pasos en la extracción de información
  3. Ejemplo PLN
  4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ¿QUÉ ES UN CHATBOT?

  1. Aspectos introductorios
  2. ¿Qué es un chatbot?
  3. ¿Cómo funciona un chatbot?
  4. VoiceBots
  5. Desafios para los Chatbots

UNIDAD DIDÁCTICA 9. ÁMBITOS DE APLICACIÓN CHATBOTS

  1. Áreas de aplicación de Chatbots
  2. Desarrollo de un chatbot con ChatterBot y Python
  3. Desarrollo de un chatbot para Facebook Messenger con Chatfuel

UNIDAD DIDÁCTICA 10. CHATGPT: FUNDAMENTOS Y FUNCIONAMIENTO

  1. DeepMind y OpenAI
  2. La arquitectura de red neuronal de ChatGPT: GPT-3 y sus variantes
  3. Entrenamiento de ChatGPT
  4. Capacidades de ChatGPT
  5. Limitaciones y riesgos de ChatGPT

UNIDAD DIDÁCTICA 11. GEMINI: LA PROPUESTA DE GOOGLE

  1. Bard: el modelo de lenguaje de Google AI
  2. Diferencias entre Gemini y GPT-3
  3. Capacidades de Gemini
  4. Integración de Gemini con otros productos de Google
  5. Futuro de Gemini

UNIDAD DIDÁCTICA 12. BING CHAT: EL MODELO DE MICROSOFT

  1. Microsoft y Bing: su apuesta por la IA conversacional
  2. Características de Bing Chat
  3. Integración de Bing Chat con el motor de búsqueda Bing
  4. Comparación entre Bing Chat y ChatGPT
  5. Futuro de Bing Chat

Metodología

EDUCA LXP se basa en 6 pilares

Item
Estrellas

Distintiva

EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.

Gráfica

Realista

La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.

Birrete

Student First

La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.

Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.

Monitor

Profesionales en activo

Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.

Libro

Timeless Learning

La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.

Titulación

"Titulación Expedida y Avalada por el Instituto Europeo de Estudios Empresariales. ""Enseñanza No Oficial y No Conducente a la Obtención de un Título con Carácter Oficial o Certificado de Profesionalidad."""
Titulacion de INESEM

INESEM Business School se ocupa también de la gestión de la Apostilla de la Haya, previa demanda del estudiante. Este sello garantiza la autenticidad de la firma del título en los 113 países suscritos al Convenio de la Haya sin necesidad de otra autenticación. El coste de esta gestión es de 65 euros. Si deseas más información contacta con nosotros en el 958 050 205 y resolveremos todas tus dudas.

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