10 Los Mejores Cursos De Procesamiento Del Lenguaje en Línea

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Primer plano del iPhone mostrando la aplicación Udemy y el portátil con la libretaHay miles de cursos y clases en línea que te ayudarán a mejorar tus habilidades de Procesamiento Del Lenguaje  y a obtener tu certificado de Procesamiento Del Lenguaje.

En este artículo del blog, nuestros expertos han reunido una lista de los 10 mejores cursos, tutoriales, programas de formación, clases y certificaciones de Procesamiento Del Lenguaje que están disponibles en línea ahora mismo.

Hemos incluido solo aquellos cursos que cumplen con nuestros estándares de alta calidad. Hemos dedicado mucho tiempo y esfuerzo a reunir todo esto para ti. Estos cursos son adecuados para todos los niveles: principiantes, estudiantes intermedios y expertos.

A continuación, te presentamos estos cursos y lo que pueden ofrecerte.

10 Mejores Cursos De Procesamiento Del Lenguaje en Línea

1. Curso de Udemy PNL – Procesamiento del Lenguaje Natural con Python de Jose Portilla La mejor opción

“Aprenda a usar Machine Learning, Spacy, NLTK, SciKit-Learn, Deep Learning y más para realizar procesamiento de lenguaje natural”

En el momento de escribir este artículo más de 59350+ personas han realizado este curso y han dejado más de 11609+ comentarios.

Contenido del curso
Introducción Conceptos básicos de texto de Python Conceptos básicos de procesamiento de lenguaje natural Etiquetado de partes del discurso y reconocimiento de entidades nombradas Clasificación de texto Semántica y análisis de sentimientos Modelado de temas Aprendizaje profundo para PNL SECCIÓN ADICIONAL: ¡GRACIAS!

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2. Curso de Udemy Procesamiento moderno del lenguaje natural en Python de “Martin Jocqueviel, Ligency I Team, Ligency Team”

Resuelva tareas de NLP de clasificación y Seq2Seq con Transformer y CNN usando Tensorflow 2 en Google Colab

En el momento de escribir este artículo más de 47276+ personas han realizado este curso y han dejado más de 1452+ comentarios.

Contenido del curso
Introducción CNN para PNL – Intuición CNN para PNL – Aplicación (análisis sentimental) Transformador – Intuición Transformador – Aplicación

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3. Curso de Udemy Ciencia de datos: Procesamiento del lenguaje natural (NLP) en Python de Lazy Programmer Inc.

“Aplicaciones: descifrado de cifrados, detección de correo no deseado, análisis de sentimientos, rotación de artículos y análisis semántico latente.”

En el momento de escribir este artículo más de 42317+ personas han realizado este curso y han dejado más de 11067+ comentarios.

Contenido del curso
Procesamiento del Lenguaje Natural – ¿Para qué sirve? Preparación del curso Conceptos básicos de aprendizaje automático Revisión de modelos de Markov Descifrado de cifrados Cree su propio detector de spam Cree su propio analizador de sentimientos Exploración NLTK Análisis semántico latente Escriba su propio artículo spinner Cómo obtener más información sobre PNL Configuración de su entorno (preguntas frecuentes por solicitud del estudiante) Ayuda adicional con Python Codificación para principiantes (preguntas frecuentes a solicitud del estudiante) Estrategias de aprendizaje eficaces para el aprendizaje automático (preguntas frecuentes a solicitud del estudiante) Apéndice / Preguntas frecuentes Final

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4. Curso de Udemy Procesamiento de lenguaje natural con aprendizaje profundo en Python de “Lazy Programmer Team, Lazy Programmer Inc.”

“Guía completa sobre cómo derivar e implementar word2vec, GloVe, incrustaciones de palabras y análisis de sentimientos con redes recursivas”

En el momento de escribir este artículo más de 41651+ personas han realizado este curso y han dejado más de 6997+ comentarios.

Contenido del curso
“Resumen, revisión y aspectos logísticos Rincón para principiantes: trabajar con vectores de palabras Revisión del modelado del lenguaje y las redes neuronales Incrustaciones de palabras y Word2Vec Incrustaciones de palabras con GloVe Unificación de Word2Vec y GloVe Uso de redes neuronales para resolver problemas de PNL Redes neuronales recursivas (redes neuronales en árbol) Theano y Revisión de los conceptos básicos de Tensorflow Configuración de su entorno (preguntas frecuentes solicitadas por los estudiantes) Ayuda adicional con la codificación de Python para principiantes (preguntas frecuentes solicitadas por los estudiantes) Estrategias de aprendizaje efectivas para el aprendizaje automático (preguntas frecuentes solicitadas por los estudiantes) Apéndice/preguntas frecuentes finales”

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5. Curso de Udemy Procesamiento del lenguaje natural: PNL con transformadores en Python de James Briggs

“Aprenda NLP de próxima generación con transformadores para análisis de sentimientos, preguntas y respuestas, búsqueda de similitudes, NER y más”

En el momento de escribir este artículo más de 17471+ personas han realizado este curso y han dejado más de 867+ comentarios.

Contenido del curso
Introducción NLP y Transformers Preprocesamiento para NLP Atención Clasificación de lenguaje [Proyecto] Modelo de sentimiento con TensorFlow y Transformadores Clasificación de texto largo con BERT Métricas de preguntas y respuestas de Reconocimiento de entidad nombrada (NER) para control de calidad de lector-recuperador de lenguaje con Haystack [Proyecto] Similitud de control de calidad de dominio abierto Modelos de transformadores de preentrenamiento

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6. Curso de Udemy U&P AI – Procesamiento del lenguaje natural (NLP) con Python de Abdulhadi Darwish

“¡Conviértete en un ingeniero de PNL creando proyectos reales usando Python, búsqueda semántica, minería de texto y motores de búsqueda!”

En el momento de escribir este artículo más de 13868+ personas han realizado este curso y han dejado más de 1144+ comentarios.

Contenido del curso
Obtener una idea de la PNL y sus aplicaciones Ingeniería de características Tratar con corpus y WordNet Cree su vocabulario para cualquier PNL Modele Word2Vec en detalle y lo que sucede debajo del capó Encuentre y represente el significado o el tema del texto en lenguaje natural

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7. Curso de Udemy Introducción al procesamiento del lenguaje natural (PNL) de Brian Sacash

Aprenda a analizar datos de texto.

En el momento de escribir este artículo más de 13254+ personas han realizado este curso y han dejado más de 3480+ comentarios.

Contenido del curso
“Introducción al curso Configuración de Python Refresher NLTK y los conceptos básicos Tokenización, etiquetado, fragmentación Fuentes personalizadas Proyectos Apéndice”

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8. Curso de Udemy “De 0 a 1: Machine Learning, NLP y Python-Vayan al grano” de Loony Corn

“Una versión realista, tímida pero segura de las técnicas de aprendizaje automático que puede poner a trabajar hoy”

En el momento de escribir este artículo más de 8715+ personas han realizado este curso y han dejado más de 898+ comentarios.

Contenido del curso
Introducción Vaya directamente a: Aprendizaje automático para la detección de spam Resolución de problemas de clasificación Agrupación como una forma de aprendizaje no supervisado Detección de asociaciones Reducción de la dimensionalidad Regresión como una forma de aprendizaje supervisado Procesamiento del lenguaje natural y Python Análisis de sentimiento Árboles de decisión Algunas cosas útiles que debe saber sobre el sobreajuste de bosques aleatorios Sistemas de recomendación Sistemas de recomendación en Python Una muestra de Deep Learning y Computer Vision Cuestionarios

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9. Curso de Udemy Procesamiento práctico del lenguaje natural (PNL) con Python de Next Edge Coding

“Aprenda el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y la minería de textos creando un clasificador de texto, un resumen de artículos y mucho más.”

En el momento de escribir este artículo más de 8561+ personas han realizado este curso y han dejado más de 1440+ comentarios.

Contenido del curso
Introducción al curso Obtención de los softwares requeridos Curso acelerado de Python Expresiones regulares Numpy y Pandas NLP Proyecto principal 1 – Clasificación de texto Proyecto 2 – Análisis de sentimiento de Twitter Proyecto 3 – Resumen de texto Análisis de Word2Vec Conclusión

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10. Curso de Udemy Aprendizaje automático: Procesamiento del lenguaje natural en Python (V2) de “Lazy Programmer Inc., Lazy Programmer Team”

“PNL: use modelos de Markov, NLTK, inteligencia artificial, aprendizaje profundo, aprendizaje automático y ciencia de datos en Python”

En el momento de escribir este artículo más de 5424+ personas han realizado este curso y han dejado más de 1154+ comentarios.

Contenido del curso
Introducción Configuración de modelos vectoriales y preprocesamiento de texto Modelos probabilísticos (Introducción) Modelos de Markov (Intermedio) Ruleta de artículos (Intermedio) Descifrado de cifrado (Avanzado) Modelos de aprendizaje automático (Introducción) Detección de spam Análisis de sentimiento Resumen de texto Modelado de temas Análisis semántico latente (Indización semántica latente ) Aprendizaje profundo (Introducción) La neurona Feedforward Redes neuronales artificiales Redes neuronales convolucionales Redes neuronales recurrentes Configuración de su entorno Preguntas frecuentes Ayuda adicional con la codificación de Python para principiantes Preguntas frecuentes Estrategias de aprendizaje efectivas para el aprendizaje automático Preguntas frecuentes Apéndice / Preguntas frecuentes Final

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Estas son algunas de las preguntas más frecuentes sobre el aprendizaje de Procesamiento Del Lenguaje

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender Procesamiento Del Lenguaje?

La respuesta a la pregunta «¿cuánto tiempo se tarda en aprender Procesamiento Del Lenguaje?» es… depende. Cada persona tiene unas necesidades diferentes y cada una tiene un contexto determinado, por lo que depende de cada persona.

Piensa en estas preguntas: ¿Para qué quieres aprender Procesamiento Del Lenguaje? ¿Cuál es tu punto de partida? ¿Eres principiante o tienes experiencia en Procesamiento Del Lenguaje? ¿Cuánto puedes practicar? ¿1 hora al día? ¿40 horas a la semana? Echa un vistazo a este curso sobre Procesamiento Del Lenguaje.

¿Es fácil o difícil aprender Procesamiento Del Lenguaje?

Aprender Procesamiento Del Lenguaje no es difícil para la mayoría de las personas. ¡Echa un vistazo a este curso sobre cómo aprender Procesamiento Del Lenguaje en poco tiempo!

¿Cómo puedo aprender Procesamiento Del Lenguaje rápidamente?

La forma más rápida de aprender Procesamiento Del Lenguaje es adquirir primero este curso de Procesamiento Del Lenguaje y luego practicar lo aprendido siempre que puedas. Incluso si solo practicas 15 minutos al día. La constancia es la clave.

¿Dónde puedo aprender Procesamiento Del Lenguaje?

Si quieres descubrir y aprender Procesamiento Del Lenguaje, Udemy te ofrece la mejor plataforma para aprender Procesamiento Del Lenguaje. ¡Consulta este curso sobre cómo aprender Procesamiento Del Lenguaje en poco tiempo