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Presentación Temario Metodología Titulación
Presentación
Gracias a este Máster Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) podrás conocer de primera mano los aspectos más importantes de la creación de sistemas inteligentes capaces de entender y generar lenguaje humano en un mundo tan conectado y dependiente de la información textual y oral. Cuando hayas finalizado, tendrás conocimientos sólidos para desarrollar y desplegar soluciones avanzadas de NLP, utilizando Deep Learning, Transformers y las últimas arquitecturas como BERT o GPT, dominando además un espectro muy amplio de técnicas.Sin olvidar que, gracias al estudio profundo de modelos de atención, técnicas avanzadas y aplicaciones en dominios específicos, conocerás qué estrategias son más efectivas y cómo abordar los desafíos reales del NLP.
Para qué te prepara
Con este Máster Deep Learning para Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) tendrás la posibilidad de aprender las técnicas más sofisticadas para el tratamiento del lenguaje mediante IA, dirigidas al diseño, desarrollo, despliegue y mantenimiento de sistemas NLP robustos y escalables, la innovación en la aplicación de modelos Transformers en diversos dominios y profundizando en aspectos de MLOps, ética y evaluación de modelos.



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.



A quién va dirigido
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.



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.



Metodología
Aprendizaje 100% online
Campus virtual
Equipo docente especializado
Centro del estudiante
Temario
  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
  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
  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
  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
  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
  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
  1. Métodos de tokenización
  2. Lematización y stemming
  3. Eliminación de stopwords y símbolos
  4. Casos prácticos de normalización
  1. One-hot encoding y Bag of Words
  2. TF-IDF y sus variantes
  3. Limitaciones de las representaciones clásicas
  1. Concepto de word embedding
  2. Word2Vec: Skip-gram y CBOW
  3. GloVe y FastText
  4. Visualización de embeddings
  1. Limitaciones de embeddings estáticos
  2. Embeddings contextuales: ELMo y BERT
  3. Fine-tuning de embeddings
  4. Aplicaciones prácticas
  1. Detección y corrección ortográfica
  2. Manejo de emojis y caracteres especiales
  3. Normalización de entidades y nombres propios
  4. Preprocesamiento multilingüe
  1. N-gramas y extracción de frases clave
  2. Selección de características relevantes
  3. Reducción de dimensionalidad
  4. Técnicas de extracción automática
  1. Estadísticas descriptivas en NLP
  2. Detección de outliers en texto
  3. Análisis de frecuencias y coocurrencias
  4. Herramientas para análisis exploratorio
  1. Eliminación de duplicados y ruido
  2. Filtrado de textos irrelevantes
  3. Detección y manejo de datos corruptos
  4. Automatización del proceso de limpieza
  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
  1. Funcionamiento de redes feedforward
  2. Clasificación de textos con redes densas
  3. Limitaciones para secuencias largas
  4. Ejemplos prácticos
  1. Principios de las RNN
  2. Backpropagation Through Time (BPTT)
  3. Aplicaciones en secuencias de texto
  4. Problemas de desvanecimiento del gradiente
  1. Arquitectura de LSTM
  2. Diferencias entre LSTM y GRU
  3. Aplicaciones en NLP
  4. Comparativa de rendimiento
  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
  1. Principios de autoencoders
  2. Reducción de dimensionalidad en texto
  3. Aplicaciones en generación y compresión
  4. Limitaciones de los autoencoders
  1. Arquitectura encoder-decoder
  2. Aplicaciones en traducción automática
  3. Atención básica en Seq2Seq
  4. Ejemplos prácticos
  1. Técnicas de regularización (Dropout, BatchNorm)
  2. Early stopping y ajuste de hiperparámetros
  3. Optimización específica para texto
  4. Estrategias para evitar overfitting
  1. Concepto de atención en redes neuronales
  2. Motivación y ventajas
  3. Atención global vs. local
  4. Aplicaciones iniciales
  1. Estructura básica de un Transformer
  2. Multi-head attention
  3. Positional encoding
  4. Entrenamiento y escalabilidad
  1. Introducción a BERT
  2. Pre-entrenamiento y fine-tuning
  3. Modelos derivados: RoBERTa, DistilBERT
  4. Aplicaciones en NLP
  1. Arquitectura de GPT y variantes
  2. Generación de texto coherente
  3. Aplicaciones en chatbots y asistentes
  4. Limitaciones y retos
  1. Encoder-decoder con atención
  2. Traducción automática avanzada
  3. Resumen automático de textos
  4. Implementación práctica
  1. Modelos multilingües: mBERT, XLM-R
  2. Transferencia entre idiomas
  3. Modelos multimodales: texto-imagen
  4. Aplicaciones y desafíos
  1. Selección de tareas y datasets
  2. Ajuste de hiperparámetros
  3. Técnicas de regularización
  4. Evaluación de resultados
  1. Visualización de pesos de atención
  2. Análisis de decisiones del modelo
  3. Herramientas para interpretabilidad
  4. Casos prácticos
  1. Modelos de Markov y n-gramas
  2. Modelos de lenguaje neuronal
  3. Generación y predicción de texto
  4. Evaluación de modelos probabilísticos
  1. Autoencoders variacionales (VAE)
  2. Generative Adversarial Networks (GANs) para texto
  3. Aplicaciones creativas y de síntesis
  4. Retos y limitaciones
  1. Introducción al modelado de temas
  2. Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  3. Aplicaciones en clasificación y clustering
  4. Visualización de temas
  1. Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
  2. Aplicaciones en generación de texto
  3. Modelos de diálogo interactivo
  4. Retos y oportunidades
  1. Conceptos clave y motivación
  2. Modelos preentrenados y adaptación rápida
  3. Aplicaciones en tareas con pocos datos
  4. Ejemplos prácticos
  1. Métodos de aumento de datos en texto
  2. Generación de ejemplos sintéticos
  3. Evaluación del impacto en modelos
  4. Herramientas y librerías
  1. Métodos para explicar modelos de NLP
  2. Herramientas: LIME, SHAP, ELI5
  3. Visualización de decisiones
  4. Casos de uso
  1. Ataques adversariales en NLP
  2. Estrategias de defensa y robustez
  3. Evaluación de la seguridad de modelos
  4. Buenas prácticas
  1. Procesamiento de historias clínicas
  2. Extracción de información médica
  3. Análisis de literatura científica
  4. Aplicaciones en diagnóstico asistido
  1. Análisis de noticias financieras
  2. Procesamiento de informes y contratos
  3. Detección de fraude y anomalías
  4. Aplicaciones en trading algorítmico
  1. Procesamiento de contratos legales
  2. Extracción de cláusulas y entidades
  3. Análisis de jurisprudencia
  4. Automatización de informes legales
  1. Análisis de contenidos educativos
  2. Generación automática de ejercicios
  3. Evaluación automática de respuestas
  4. Personalización del aprendizaje
  1. Análisis de campañas y encuestas
  2. Detección de tendencias y temas emergentes
  3. Segmentación de audiencias
  4. Aplicaciones en reputación online
  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
  1. Análisis de reseñas y opiniones de productos
  2. Detección de necesidades del cliente
  3. Recomendaciones personalizadas
  4. Automatización de atención al cliente
  1. Análisis de noticias y tendencias
  2. Detección de fake news
  3. Generación automática de titulares
  4. Monitorización de medios
  1. Conceptos básicos de MLOps
  2. Ciclo de vida de un modelo NLP
  3. Herramientas y plataformas para MLOps
  4. Desafíos en la operacionalización
  1. Estrategias de despliegue (batch, online, edge)
  2. Contenerización con Docker
  3. Orquestación con Kubernetes
  4. Integración continua y despliegue continuo (CI/CD)
  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
  1. Optimización de recursos en producción
  2. Balanceo de carga y alta disponibilidad
  3. Técnicas de paralelización
  4. Costes y eficiencia
  1. Amenazas y vulnerabilidades en NLP
  2. Estrategias de protección de datos
  3. Cumplimiento normativo (GDPR, etc.)
  4. Auditoría y trazabilidad
  1. Diseño de APIs para modelos NLP
  2. Integración con sistemas externos
  3. Microservicios y arquitectura orientada a servicios
  4. Casos prácticos
  1. Herramientas de automatización (Airflow, Kubeflow)
  2. Definición de workflows de NLP
  3. Gestión de dependencias y versiones
  4. Ejemplos de pipelines automatizados
  1. Pruebas unitarias y de integración
  2. Validación continua de modelos
  3. Pruebas A/B y experimentación
  4. Gestión de incidencias
  1. Versionado de modelos y datasets
  2. Herramientas de control de versiones
  3. Rollback y gestión de cambios
  4. Estrategias de actualización
  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
  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
  1. Estrategias para reducir costes
  2. Uso eficiente de recursos cloud
  3. Automatización de escalado
  4. Evaluación de ROI
  1. Consideraciones éticas en producción
  2. Cumplimiento de normativas
  3. Transparencia y explicabilidad
  4. Casos prácticos
  1. Ética en el desarrollo de modelos de lenguaje
  2. Responsabilidad social en IA
  3. Transparencia y explicabilidad
  4. Ejemplos de dilemas éticos
  1. Tipos de sesgos en NLP
  2. Detección y mitigación de sesgos
  3. Impacto social de los sesgos
  4. Estrategias de reducción
  1. Regulaciones de privacidad aplicables
  2. Técnicas de anonimización y seudonimización
  3. Gestión de datos sensibles
  4. Casos prácticos
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.
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