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Temario

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

MÓDULO 2. REPRESENTACIÓN Y PREPROCESAMIENTO DEL LENGUAJE

MÓDULO 3. REDES NEURONALES Y ARQUITECTURAS CLÁSICAS EN NLP

MÓDULO 4. TRANSFORMERS Y MODELOS DE ATENCIÓN

MÓDULO 5. TÉCNICAS AVANZADAS DE NLP Y DEEP LEARNING

MÓDULO 6. NLP APLICADO A DOMINIOS ESPECÍFICOS

MÓDULO 7. OPERACIONALIZACIÓN Y DESPLIEGUE DE MODELOS NLP

MÓDULO 8. INTEGRACIONES Y ÉTICA EN NLP

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
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.

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.
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.

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.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de máster de formación permanente en deep learning nlp

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.
UTAMEDINESEM

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

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