Icono de modalidad 100% Online
Icono de duración 12 Meses
Icono de flexibilidad horaria Flexibilidad horaria
Precio
2195€ 1756€ -20% (hasta el 17/10/2025) * Becas y descuentos no aplicables a formación programada
2195€
Seguridad y confianza en tus pagos online.
  • Presentación
  • Temario
  • Metodología
  • Titulación

Descripción

¿Quién puede acceder al master?

Este Máster Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) va dirigido a profesionales de ingeniería, ciencia de datos o investigación y desarrollo, y para personas que quieran especializarse en la creación de soluciones de NLP de vanguardia, mejorando sus habilidades técnicas con modelos de Deep Learning complejos, o liderar la innovación en IA y lenguaje.

Objetivos

- Dominar fundamentos de Deep Learning y su aplicación en NLP. - Preprocesar y representar texto para modelos de lenguaje avanzados. - Aplicar redes neuronales (RNN, CNN) y Transformers en tareas NLP. - Utilizar modelos como BERT y GPT para comprensión y generación. - Implementar técnicas avanzadas de NLP y aprendizaje por refuerzo. - Desplegar y operacionalizar modelos NLP (MLOps) en producción. - Gestionar la ética, sesgos y privacidad en proyectos de NLP.

Salidas Profesionales

Las principales salidas profesionales de este Máster Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) incluyen áreas como la ciencia de datos especializada en lenguaje, especialista en MLOps, ingeniería, entre otros. Estas áreas están demandando profesionales para liderar la innovación en el procesamiento del lenguaje en empresas tecnológicas.

Temario

MÓDULO 1. DEEP LEARNING PARA PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL (NLP)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL DEEP LEARNING APLICADO AL LENGUAJE

  1. Panorama general del lenguaje natural y su tratamiento computacional
  2. Distinciones entre aprendizaje profundo y aprendizaje tradicional
  3. Métodos para representar el lenguaje en vectores
  4. Bases de las redes neuronales artificiales

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS RECURRENTES PARA SECUENCIAS DE TEXTO

  1. Funcionamiento básico de las redes recurrentes
  2. Problemas de estabilidad en el entrenamiento
  3. Mejoras con unidades LSTM y GRU
  4. Aplicaciones a series de texto y contextos dependientes

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE TEXTO CON REDES CONVOLUCIONALES

  1. Uso de CNN para modelado de secuencias textuales
  2. Detección de patrones locales en frases
  3. Comparativa con modelos secuenciales
  4. Combinación de CNN y RNN en entornos mixtos

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS TRANSFORMER Y ATENCIÓN EN NLP

  1. Fundamentos del mecanismo de atención en redes neuronales
  2. Estructura del modelo Transformer
  3. División funcional entre codificadores y decodificadores
  4. Evaluación frente a arquitecturas anteriores

UNIDAD DIDÁCTICA 5. USO DE MODELOS ENTRENADOS PREVIAMENTE

  1. Concepto de preentrenamiento en grandes corpus
  2. Principales modelos del estado del arte: BERT, GPT, etc
  3. Ajuste fino para tareas concretas
  4. Transferencia de conocimientos entre dominios

UNIDAD DIDÁCTICA 6. GENERACIÓN AUTOMÁTICA DE LENGUAJE NATURAL

  1. Conceptos clave en la producción automática de texto
  2. Arquitecturas generativas modernas
  3. Estrategias para generar secuencias coherentes
  4. Personalización del estilo y contenido generado

MÓDULO 2. REPRESENTACIÓN Y PREPROCESAMIENTO DEL LENGUAJE

UNIDAD DIDÁCTICA 1. TOKENIZACIÓN Y NORMALIZACIÓN DE TEXTO

  1. Métodos de tokenización
  2. Lematización y stemming
  3. Eliminación de stopwords y símbolos
  4. Casos prácticos de normalización

UNIDAD DIDÁCTICA 2. REPRESENTACIÓN NUMÉRICA DEL LENGUAJE

  1. One-hot encoding y Bag of Words
  2. TF-IDF y sus variantes
  3. Limitaciones de las representaciones clásicas

UNIDAD DIDÁCTICA 3. WORD EMBEDDINGS

  1. Concepto de word embedding
  2. Word2Vec: Skip-gram y CBOW
  3. GloVe y FastText
  4. Visualización de embeddings

UNIDAD DIDÁCTICA 4. CONTEXTUALIZACIÓN DE EMBEDDINGS

  1. Limitaciones de embeddings estáticos
  2. Embeddings contextuales: ELMo y BERT
  3. Fine-tuning de embeddings
  4. Aplicaciones prácticas

UNIDAD DIDÁCTICA 5. PREPROCESAMIENTO AVANZADO DE TEXTO

  1. Detección y corrección ortográfica
  2. Manejo de emojis y caracteres especiales
  3. Normalización de entidades y nombres propios
  4. Preprocesamiento multilingüe

UNIDAD DIDÁCTICA 6. EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS PARA NLP

  1. N-gramas y extracción de frases clave
  2. Selección de características relevantes
  3. Reducción de dimensionalidad
  4. Técnicas de extracción automática

UNIDAD DIDÁCTICA 7. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS TEXTUALES

  1. Estadísticas descriptivas en NLP
  2. Detección de outliers en texto
  3. Análisis de frecuencias y coocurrencias
  4. Herramientas para análisis exploratorio

UNIDAD DIDÁCTICA 8. LIMPIEZA Y FILTRADO DE DATOS TEXTUALES

  1. Eliminación de duplicados y ruido
  2. Filtrado de textos irrelevantes
  3. Detección y manejo de datos corruptos
  4. Automatización del proceso de limpieza

MÓDULO 3. REDES NEURONALES Y ARQUITECTURAS CLÁSICAS EN NLP

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A REDES NEURONALES EN NLP

  1. Arquitectura básica de perceptrón multicapa
  2. Adaptación de redes a tareas de texto
  3. Entrenamiento y validación en NLP
  4. Casos de uso iniciales

UNIDAD DIDÁCTICA 2. REDES FEEDFORWARD Y APLICACIONES EN NLP

  1. Funcionamiento de redes feedforward
  2. Clasificación de textos con redes densas
  3. Limitaciones para secuencias largas
  4. Ejemplos prácticos

UNIDAD DIDÁCTICA 3. REDES RECURRENTES (RNN)

  1. Principios de las RNN
  2. Backpropagation Through Time (BPTT)
  3. Aplicaciones en secuencias de texto
  4. Problemas de desvanecimiento del gradiente

UNIDAD DIDÁCTICA 4. LSTM Y GRU

  1. Arquitectura de LSTM
  2. Diferencias entre LSTM y GRU
  3. Aplicaciones en NLP
  4. Comparativa de rendimiento

UNIDAD DIDÁCTICA 5. REDES CONVOLUCIONALES PARA TEXTO (CNN)

  1. Adaptación de CNN al procesamiento de texto
  2. Extracción de características locales
  3. Modelos híbridos CNN-RNN
  4. Aplicaciones en clasificación y análisis de sentimiento

UNIDAD DIDÁCTICA 6. AUTOENCODERS EN NLP

  1. Principios de autoencoders
  2. Reducción de dimensionalidad en texto
  3. Aplicaciones en generación y compresión
  4. Limitaciones de los autoencoders

UNIDAD DIDÁCTICA 7. MODELOS SECUENCIA A SECUENCIA (SEQ2SEQ)

  1. Arquitectura encoder-decoder
  2. Aplicaciones en traducción automática
  3. Atención básica en Seq2Seq
  4. Ejemplos prácticos

UNIDAD DIDÁCTICA 8. REGULARIZACIÓN Y OPTIMIZACIÓN EN REDES PARA NLP

  1. Técnicas de regularización (Dropout, BatchNorm)
  2. Early stopping y ajuste de hiperparámetros
  3. Optimización específica para texto
  4. Estrategias para evitar overfitting

MÓDULO 4. TRANSFORMERS Y MODELOS DE ATENCIÓN

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA ATENCIÓN EN NLP

  1. Concepto de atención en redes neuronales
  2. Motivación y ventajas
  3. Atención global vs. local
  4. Aplicaciones iniciales

UNIDAD DIDÁCTICA 2. ARQUITECTURA TRANSFORMER

  1. Estructura básica de un Transformer
  2. Multi-head attention
  3. Positional encoding
  4. Entrenamiento y escalabilidad

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS BERT Y VARIANTES

  1. Introducción a BERT
  2. Pre-entrenamiento y fine-tuning
  3. Modelos derivados: RoBERTa, DistilBERT
  4. Aplicaciones en NLP

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELOS GPT Y GENERACIÓN DE TEXTO

  1. Arquitectura de GPT y variantes
  2. Generación de texto coherente
  3. Aplicaciones en chatbots y asistentes
  4. Limitaciones y retos

UNIDAD DIDÁCTICA 5. MODELOS SEQ2SEQ CON ATENCIÓN

  1. Encoder-decoder con atención
  2. Traducción automática avanzada
  3. Resumen automático de textos
  4. Implementación práctica

UNIDAD DIDÁCTICA 6. MODELOS MULTILINGÜES Y MULTIMODALES

  1. Modelos multilingües: mBERT, XLM-R
  2. Transferencia entre idiomas
  3. Modelos multimodales: texto-imagen
  4. Aplicaciones y desafíos

UNIDAD DIDÁCTICA 7. FINE-TUNING DE TRANSFORMERS PARA TAREAS ESPECÍFICAS

  1. Selección de tareas y datasets
  2. Ajuste de hiperparámetros
  3. Técnicas de regularización
  4. Evaluación de resultados

UNIDAD DIDÁCTICA 8. INTERPRETABILIDAD EN MODELOS DE ATENCIÓN

  1. Visualización de pesos de atención
  2. Análisis de decisiones del modelo
  3. Herramientas para interpretabilidad
  4. Casos prácticos

MÓDULO 5. TÉCNICAS AVANZADAS DE NLP Y DEEP LEARNING

UNIDAD DIDÁCTICA 1. MODELOS DE LENGUAJE PROBABILÍSTICOS

  1. Modelos de Markov y n-gramas
  2. Modelos de lenguaje neuronal
  3. Generación y predicción de texto
  4. Evaluación de modelos probabilísticos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS GENERATIVOS AVANZADOS

  1. Autoencoders variacionales (VAE)
  2. Generative Adversarial Networks (GANs) para texto
  3. Aplicaciones creativas y de síntesis
  4. Retos y limitaciones

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELADO DE TEMAS Y LDA

  1. Introducción al modelado de temas
  2. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  3. Aplicaciones en clasificación y clustering
  4. Visualización de temas

UNIDAD DIDÁCTICA 4. APRENDIZAJE POR REFUERZO EN NLP

  1. Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
  2. Aplicaciones en generación de texto
  3. Modelos de diálogo interactivo
  4. Retos y oportunidades

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ZERO-SHOT Y FEW-SHOT LEARNING EN NLP

  1. Conceptos clave y motivación
  2. Modelos preentrenados y adaptación rápida
  3. Aplicaciones en tareas con pocos datos
  4. Ejemplos prácticos

UNIDAD DIDÁCTICA 6. TÉCNICAS DE DATA AUGMENTATION EN NLP

  1. Métodos de aumento de datos en texto
  2. Generación de ejemplos sintéticos
  3. Evaluación del impacto en modelos
  4. Herramientas y librerías

UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTERPRETABILIDAD Y EXPLICABILIDAD EN NLP

  1. Métodos para explicar modelos de NLP
  2. Herramientas: LIME, SHAP, ELI5
  3. Visualización de decisiones
  4. Casos de uso

UNIDAD DIDÁCTICA 8. ROBUSTEZ Y SEGURIDAD EN MODELOS DE NLP

  1. Ataques adversariales en NLP
  2. Estrategias de defensa y robustez
  3. Evaluación de la seguridad de modelos
  4. Buenas prácticas

MÓDULO 6. NLP APLICADO A DOMINIOS ESPECÍFICOS

UNIDAD DIDÁCTICA 1. NLP EN SALUD Y BIOMEDICINA

  1. Procesamiento de historias clínicas
  2. Extracción de información médica
  3. Análisis de literatura científica
  4. Aplicaciones en diagnóstico asistido

UNIDAD DIDÁCTICA 2. NLP EN FINANZAS Y BANCA

  1. Análisis de noticias financieras
  2. Procesamiento de informes y contratos
  3. Detección de fraude y anomalías
  4. Aplicaciones en trading algorítmico

UNIDAD DIDÁCTICA 3. NLP EN LEGALTECH Y DOCUMENTOS JURÍDICOS

  1. Procesamiento de contratos legales
  2. Extracción de cláusulas y entidades
  3. Análisis de jurisprudencia
  4. Automatización de informes legales

UNIDAD DIDÁCTICA 4. NLP EN EDUCACIÓN Y E-LEARNING

  1. Análisis de contenidos educativos
  2. Generación automática de ejercicios
  3. Evaluación automática de respuestas
  4. Personalización del aprendizaje

UNIDAD DIDÁCTICA 5. NLP EN MARKETING Y OPINIÓN PÚBLICA

  1. Análisis de campañas y encuestas
  2. Detección de tendencias y temas emergentes
  3. Segmentación de audiencias
  4. Aplicaciones en reputación online

UNIDAD DIDÁCTICA 6. NLP EN RECURSOS HUMANOS

  1. Análisis de currículums y cartas de presentación
  2. Matching automático de candidatos
  3. Detección de habilidades y competencias
  4. Automatización de procesos de selección

UNIDAD DIDÁCTICA 7. NLP EN COMERCIO ELECTRÓNICO

  1. Análisis de reseñas y opiniones de productos
  2. Detección de necesidades del cliente
  3. Recomendaciones personalizadas
  4. Automatización de atención al cliente

UNIDAD DIDÁCTICA 8. NLP EN MEDIOS Y PERIODISMO

  1. Análisis de noticias y tendencias
  2. Detección de fake news
  3. Generación automática de titulares
  4. Monitorización de medios

MÓDULO 7. OPERACIONALIZACIÓN Y DESPLIEGUE DE MODELOS NLP

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A MLOPS PARA NLP

  1. Conceptos básicos de MLOps
  2. Ciclo de vida de un modelo NLP
  3. Herramientas y plataformas para MLOps
  4. Desafíos en la operacionalización

UNIDAD DIDÁCTICA 2. DESPLIEGUE DE MODELOS EN PRODUCCIÓN

  1. Estrategias de despliegue (batch, online, edge)
  2. Contenerización con Docker
  3. Orquestación con Kubernetes
  4. Integración continua y despliegue continuo (CI/CD)

UNIDAD DIDÁCTICA 3. MONITORIZACIÓN Y MANTENIMIENTO DE MODELOS

  1. Seguimiento de métricas en producción
  2. Detección de drift y degradación de modelos
  3. Retraining y actualización de modelos
  4. Alertas y sistemas de monitorización

UNIDAD DIDÁCTICA 4. ESCALABILIDAD Y RENDIMIENTO EN NLP

  1. Optimización de recursos en producción
  2. Balanceo de carga y alta disponibilidad
  3. Técnicas de paralelización
  4. Costes y eficiencia

UNIDAD DIDÁCTICA 5. SEGURIDAD Y PRIVACIDAD EN MODELOS NLP

  1. Amenazas y vulnerabilidades en NLP
  2. Estrategias de protección de datos
  3. Cumplimiento normativo (GDPR, etc.)
  4. Auditoría y trazabilidad

UNIDAD DIDÁCTICA 6. APIS Y MICROSERVICIOS PARA NLP

  1. Diseño de APIs para modelos NLP
  2. Integración con sistemas externos
  3. Microservicios y arquitectura orientada a servicios
  4. Casos prácticos

UNIDAD DIDÁCTICA 7. AUTOMATIZACIÓN DE PIPELINES DE NLP

  1. Herramientas de automatización (Airflow, Kubeflow)
  2. Definición de workflows de NLP
  3. Gestión de dependencias y versiones
  4. Ejemplos de pipelines automatizados

UNIDAD DIDÁCTICA 8. TESTING Y VALIDACIÓN EN PRODUCCIÓN

  1. Pruebas unitarias y de integración
  2. Validación continua de modelos
  3. Pruebas A/B y experimentación
  4. Gestión de incidencias

MÓDULO 8. INTEGRACIONES Y ÉTICA EN NLP

UNIDAD DIDÁCTICA 1. GESTIÓN DE VERSIONES Y CONTROL DE MODELOS

  1. Versionado de modelos y datasets
  2. Herramientas de control de versiones
  3. Rollback y gestión de cambios
  4. Estrategias de actualización

UNIDAD DIDÁCTICA 2. INTEGRACIÓN DE MODELOS NLP EN APLICACIONES

  1. Embedding de modelos en aplicaciones web y móviles
  2. Integración con chatbots y asistentes
  3. Casos de uso en empresas
  4. Retos y soluciones

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANALÍTICA Y REPORTING EN MODELOS NLP

  1. Métricas clave para modelos en producción
  2. Dashboards y visualización de resultados
  3. Análisis de logs y trazabilidad
  4. Presentación de resultados a stakeholders

UNIDAD DIDÁCTICA 4. OPTIMIZACIÓN DE COSTES EN DESPLIEGUE DE NLP

  1. Estrategias para reducir costes
  2. Uso eficiente de recursos cloud
  3. Automatización de escalado
  4. Evaluación de ROI

UNIDAD DIDÁCTICA 5. ÉTICA Y REGULACIÓN EN DESPLIEGUE DE MODELOS NLP

  1. Consideraciones éticas en producción
  2. Cumplimiento de normativas
  3. Transparencia y explicabilidad
  4. Casos prácticos

UNIDAD DIDÁCTICA 6. PRINCIPIOS ÉTICOS EN DEEP LEARNING Y NLP

  1. Ética en el desarrollo de modelos de lenguaje
  2. Responsabilidad social en IA
  3. Transparencia y explicabilidad
  4. Ejemplos de dilemas éticos

UNIDAD DIDÁCTICA 7. SESGOS Y DISCRIMINACIÓN EN MODELOS DE LENGUAJE

  1. Tipos de sesgos en NLP
  2. Detección y mitigación de sesgos
  3. Impacto social de los sesgos
  4. Estrategias de reducción

UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRIVACIDAD Y PROTECCIÓN DE DATOS EN NLP

  1. Regulaciones de privacidad aplicables
  2. Técnicas de anonimización y seudonimización
  3. Gestión de datos sensibles
  4. Casos prácticos

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 de Máster de Formación Permanente en Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED - Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Titulacion de INESEM

También podría interesarte...

Otras Acciones Formativas relacionadas

Beca 15 %
Curso en Gestión de la Seguridad en Redes de Área Local
Icono de modalidad Online
Icono de duración 150 H
Icono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella medio completa4,3
360€ 306€
Titulacion de INESEM
Matricularme Ver más
Beca 15 %
Curso Superior en Cloud Computing
Icono de modalidad Online
Icono de duración 160 H
Icono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella medio completa4,3
460€ 391€
Titulacion de INESEM
Matricularme Ver más
Beca 15 %
Curso en Digital Twins
Icono de modalidad Online
Icono de duración 120 H
Icono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella medio completa4,3
360€ 306€
Titulacion de INESEM
Matricularme Ver más
Beca 15 %
Curso de Creación de Bots. Asistentes Virtuales
Icono de modalidad Online
Icono de duración 120 H
Icono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella completaIcono estrella medio completa4,3
360€ 306€
Titulacion de INESEM
Matricularme Ver más

Explora nuestras Áreas Formativas

Construye tu carrera profesional

Descubre nuestro amplio Catálogo Formativo, incluye programas de Cursos Superior, Expertos, Master Profesionales y Master Universitarios en las diferentes Áreas Formativas para impulsar tu carrera profesional.

Máster de Formación Permanente en Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) + 60 Créditos ECTS

Icono de modalidad 100% Online
Icono de duración 12 Meses
Icono de flexibilidad horaria Flexibilidad horaria
Precio
2195€ 1756€
2195€ 1756€
Matricularme
Matricularme