Curso de Introducción a NLP y Modelos Transformer usando Hugging Face I

Competencias

• Fundamentos Teóricos de NLP y Modelos Transformer:
  • Conceptos básicos de NLP y sus aplicaciones prácticas.
  • Comprensión de los modelos Transformer, incluyendo su arquitectura y funcionamiento, tanto en modelos Encoder como Decoder.
  • Comparación y entendimiento de las diferencias y aplicaciones de modelos Encoder y Decoder.
• Habilidades Prácticas en el Uso de Plataformas y Herramientas:
  • Configuración y uso de Google Colab para proyectos de NLP, aprovechando sus funcionalidades básicas.
  • Manejo del ecosistema Hugging Face, incluyendo la plataforma Model Hub, Dataset Hub y la biblioteca Transformers.
  • Carga y uso de modelos preentrenados como BERT, RoBERTa, GPT, T5, y BART en Hugging Face para diversas tareas de NLP.
• Aplicación Práctica de Modelos Transformer:
  • Uso práctico de BERT para clasificación de texto y RoBERTa para extracción de entidades.
  • Generación de texto y tareas específicas utilizando modelos Decoder como GPT.
  • Fine-tuning de modelos para tareas específicas como traducción automática, resumen de textos, y generación de preguntas.
  • Evaluación de desempeño y optimización de modelos para mejorar la eficacia en aplicaciones reales de NLP.
• Evaluación y Refinamiento de Conocimientos:
  • Evaluaciones periódicas a través de tests de selección múltiple para consolidar tanto los conocimientos teóricos como las habilidades prácticas adquiridas durante las sesiones.