13 mejores cursos de PNL para aprender a procesar el lenguaje natural

Aquí tienes una lista de cursos y especializaciones en PNL que te ayudarán a iniciarte en el procesamiento del lenguaje natural.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN) se encuentra en el intersección de la informática y lingüística computacional. Desde el análisis de las opiniones de los clientes para tomar decisiones de marketing hasta la traducción automática y los chatbots, la PLN está impulsando todos los sectores.

Si tiene experiencia construyendo modelos de aprendizaje automáticopuede añadir NLP a su caja de herramientas para resolver diversos problemas: resumen de textos, respuesta a preguntas, generación de lenguaje natural, etc.

Examinaremos los requisitos generales de cualificación para las funciones de PLN y, a continuación, pasaremos a la lista de recursos para iniciarse en el procesamiento del lenguaje natural.

Trayectorias profesionales en PNL: Ingeniero en PNL, Desarrollador de PNL y más

Los avances en investigación han impulsado el desarrollo de técnicas modernas de PNL. Con un salario medio de más de 117 000 USD, los puestos de ingeniero y desarrollador de PNL han ganado popularidad recientemente.

El conjunto de competencias es variado, desde la recopilación de datos para tareas posteriores de PNL y el conocimiento práctico de conceptos lingüísticos, como el análisis sintáctico de dependencias y el etiquetado de partes del discurso (POS), hasta el conocimiento práctico de modelos de transformadores.

Para acceder a la PNL, es necesario dominar la programación y la aprendizaje automático es necesario. También debe tener experiencia con marcos de aprendizaje profundo como PyTorch y TensorFlow y bibliotecas de PNL como spaCy y HuggingFace.

Cursos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

A continuación, repasaremos algunos de los mejores cursos disponibles en las plataformas de aprendizaje más populares. También indicaremos los requisitos previos que necesitas para sacar el máximo partido a estos cursos. 👩‍🏫

CS224n: PNL con Deep Learning

Impartido por el profesor Chris Manning, CS224n: PNL con Deep Learningofrecido en Stanford, es uno de los mejores cursos para aprender el procesamiento del lenguaje natural. Las clases están disponibles en YouTube, y los apuntes de clase y los cuadernos de ejercicios -de la oferta actual y de las anteriores- están disponibles gratuitamente en el sitio web del curso.

📋 Requisitos previos

• Programación en Python
• Matemáticas: Estadística, Probabilidad, Cálculo, Álgebra Lineal
• Fundamentos del aprendizaje automático

Se trata de un curso semestral que abarca una amplia gama de temas relacionados con la PNL:

• Vectores de palabras
• Redes neuronales recurrentes
• Modelos de atención y subpalabras
• Transformadores y aplicaciones

💲 Precios: Gratis ✅

Especialización en PNL: Coursera

En Especialización en Procesamiento del Lenguaje Natural por DeepLearning.AI el Coursera es uno de los recursos de aprendizaje más populares. Esta especialización pretende enseñar desde las técnicas tradicionales de PNL a través de cuatro cursos hasta los avances más recientes, como los modelos de transformadores y reformadores.

📋 Requisitos previos

• Python intermedio
• Aprendizaje automático y conocimiento de marcos de aprendizaje profundo
• Cálculo, Álgebra lineal, Estadística

A continuación se indican los cursos de la especialización:

• PNL con clasificación y espacios vectoriales
• PNL con modelos probabilísticos
• PNL con modelos secuenciales
• PNL con modelos de atención

Cada curso de la especialización requiere más de 30 horas y se tarda unos meses en completar toda la especialización.

👩🏽‍💻 Estos son algunos de los proyectos que construirás a medida que avances en esta especialización:

• Modelo de autocompletar texto
• Respuesta a preguntas mediante BERT
• Resumen de textos
• Chatbot utilizando el modelo reformador

PNL en TensorFlow: Coursera

Si ya está familiarizado con TensorFlow, puede tomar el curso PNL en TensorFlow de DeepLearning.AI en Coursera para crear modelos de PLN con TensorFlow.

📋 Requisitos previos

• Python y matemáticas
• Conocimientos prácticos de TensorFlow

El curso abarca lo siguiente

• Uso de las API de TensorFlow para la tokenización y el preprocesamiento de texto
• Incrustación de palabras
• Generación de lenguaje natural

Modelos de secuencia: Coursera

En Modelos de secuencia curso de DeepLearning.AI en Coursera en el Especialización en aprendizaje profundo está diseñado para dotar a los alumnos de un conocimiento práctico de la PNL durante un periodo de 4 semanas.

📋 Requisitos previos

• Python
• Aprendizaje automático y álgebra lineal

El curso abarca los modelos de secuencias para la PNL centrándose en lo siguiente:

• Redes neuronales recurrentes (RNN) a nivel de caracteres para el modelado lingüístico
• Introducción al mecanismo de la atención, la autoatención y la atención multicabeza
• Utilización de transformadores Hugging Face para responder a preguntas

PNL: Cara de abrazo

El equipo de Hugging Face publicó un curso gratuito de PNL, que abarca desde conceptos básicos a avanzados, centrándose en el trabajo con el ecosistema Hugging Face.

📋 Requisitos previos

• Dominio de Python
• Conocimientos prácticos de aprendizaje profundo
• Experiencia con PyTorch y TensorFlow (útil pero no necesaria)

El curso consta de 12 capítulos y está dividido en tres secciones que abarcan lo siguiente:

• Uso de transformadores Hugging Face
• Comprender las bibliotecas de conjuntos de datos y tokenizadores
• Aplicaciones avanzadas de los transformadores, optimización de modelos para la producción

Tendrá acceso a breves conferencias en vídeo, secciones de texto para los conceptos y cuadernos de colab.

💲 Precios: Gratis 🤗

PNL en Google Cloud: Pluralsight

PNL en Google Cloud introduce a los alumnos en la creación de soluciones de PNL utilizando Vértice AI en la plataforma Google Cloud.

Requisito previo: Conocimientos prácticos de BPC 

Este curso introduce a los alumnos en los siguientes aspectos:

• Representación textual 
• Trabajar con la API DialogFlow
• Construcción de redes neuronales, redes neuronales recurrentes (RNN), redes de memoria a largo plazo (LSTM) y unidades recurrentes controladas (GRU)
• Uso de Vertex AI
• Mecanismo de atención y grandes modelos lingüísticos

Crear una solución NLP con Azure

Creación de una solución de PNL con Microsoft Azure es un curso basado en proyectos sobre Pluralsight. En este curso basado en proyectos, aprenderá a crear una solución de PLN procesando conjuntos de datos de tweets de opiniones de clientes.

📋 Requisitos previos

• Programación en Python 
• Familiaridad con el portal Azure

Entre las tareas clave que realizarás a lo largo del camino se incluyen las siguientes:

• Detección de idiomas 
• Reconocimiento de entidades con nombre 
• Extracción de frases clave 
• Análisis del sentimiento

PNL con PyTorch: Pluralsight

PNL con PyTorch en Pluralsight te ayudará a empezar con NLP. Este curso no cubre la arquitectura de transformadores más reciente, pero cubre un montón de terreno en el procesamiento del lenguaje natural con PyTorch.

Requisito previo: Familiaridad con PyTorch

Este curso abarca lo siguiente

• Redes neuronales recurrentes (RNN)
• Clasificación binaria y multiclase de textos 
• Incrustación de vectores de palabras 
• Análisis de sentimientos mediante vectores de palabras
• Modelos secuencia a secuencia para la traducción de idiomas

Convertirse en un experto en PNL: Udacity

Convertirse en un experto en PNL es la nanolicenciatura oficial en procesamiento del lenguaje natural ofrecida por Udacity Escuela de Inteligencia Artificial. Este programa de grado nano le ayudará a aprender las técnicas tradicionales y modernas de PNL, como la atención mediante la construcción de proyectos.

📋 Requisitos previos

• Programación en Python 
• Estadísticas
• Aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Udacity consisten en clases en vídeo, ejercicios de codificación y proyectos finales. En este curso de procesamiento del lenguaje natural, construirás los siguientes proyectos:

• Etiquetado de la parte de la oración (POS Tagging)
• El modelo de traducción automática de extremo a extremo
• Modelo de reconocimiento de voz

Una introducción a la PNL basada en el código

Una introducción a la PNL basada en el código es un curso estupendo de fast.ai si quieres familiarizarte con el ámbito de la PNL. Este curso está impartido por Rachel Thomas, y abarca enfoques tradicionales y de redes neuronales para el procesamiento del lenguaje natural.

📋 Requisitos previos

• Programación en Python 
• Conceptos de aprendizaje automático 
• Redes neuronales con PyTorch (útil pero no obligatorio)

He aquí un resumen de lo que abarca el curso:

1. PNL tradicional: Esta sección abarca el tratamiento de textos mediante expresiones regulares, técnicas de factorización de matrices como la descomposición de valores singulares (SVD) y Bayes ingenuo para la clasificación de textos.
2. Enfoques de PNL basados en redes neuronales: A continuación, el curso aborda las redes neuronales recurrentes, los modelos seq2seq, el mecanismo de atención y los modelos transformadores. 
3. Cuestiones éticas en la PNL: Este curso también incluye conferencias en las que se destacan algunas cuestiones éticas derivadas del uso del procesamiento del lenguaje natural, como la parcialidad y la desinformación. 

💲 Precios: Gratis

PNL con aprendizaje automático: Educativo

Este PNL con aprendizaje automáticode Educative, se centra en familiarizar a los alumnos con conceptos importantes de la PNL. Desde la preparación de entrevistas de codificación y el diseño de sistemas hasta el aprendizaje automático, Educativo es una de las plataformas de aprendizaje en línea más populares.

El curso abarca lo siguiente

• Incrustación de palabras
• Modelos lingüísticos
• Clasificación de textos
• Modelos Seq2seq

PNL en Python: DataCamp

Procesamiento del lenguaje natural en Python por Datacamp es un programa estructurado de seis cursos. Estos cursos introducen a los alumnos en distintos aspectos del procesamiento del lenguaje natural.

📋 Requisitos previos

• Dominio de Python
• Conocimientos de aprendizaje automático

Este itinerario consta de los siguientes cursos:

• Introducción a la PNL en Python: Aprenda conceptos básicos de PNL, como expresiones regulares y métodos basados en reglas.
• Análisis del sentimiento en Python: Construya modelos de análisis de sentimientos de extremo a extremo en conjuntos de datos del mundo real, como reseñas de películas, reseñas de productos de Amazon y tweets.
• Creación de chatbots en Python: Construir chatbots utilizando scikit-learn, spaCy, y bibliotecas Rasa NLU.
• PNL avanzada con spaCy: Cree cadenas de procesamiento del lenguaje natural con spaCy para tareas como el reconocimiento de entidades con nombre.
• Procesamiento del lenguaje hablado en Python: Aprenda a construir modelos de reconocimiento de voz en Python.
• Ingeniería de rasgos para PNL en Python: Aprenda las técnicas para extraer características de los datos de texto.

Curso de PNL: Lena Voita

En Curso de PNL es una extensión del curso de procesamiento del lenguaje natural que la autora, Lena Voita, imparte en la Yandex School of Data Analysis. El curso está organizado en secciones y contiene lecciones interactivas y entradas de blog. Además, hay cuadernos y resúmenes de trabajos de investigación.

• Clasificación de textos (métodos tradicionales y de redes neuronales)
• Incrustación de palabras
• Evaluación de modelos lingüísticos
• Modelos Seq2seq y atención
• Aprendizaje por transferencia para la PNL

💲 Precios: Gratis

Conclusión

Espero que esta lista de recursos de aprendizaje te haya resultado útil. En función de los prerrequisitos y el compromiso de tiempo, puedes elegir el curso o la especialización que mejor se adapte a tus intereses. Una vez que hayas adquirido los conocimientos básicos, asegúrate de crear proyectos sobre conjuntos de datos del mundo real para complementar y reforzar tus conocimientos. Feliz programación! 👩🏽‍💻

A continuación, consulte la lista de cuadernos de ciencia de datos que podrá utilizar en su próximo proyecto de PNL.