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Datos No Estructurados
Áreas de aplicación y casos de uso en entornos con datos no estructurados
1
UD1: Fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural
Introducción a NLP y sus aplicacionesRepresentación del textoModelos clásicos de NLP
2
UD2: Modelos Profundos y Redes Neuronales para NLP
Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y variantesRedes basadas en atención y modelos TransformerGeneración y comprensión con modelos grandesClustering y Embeddings en NLP
3
UD3: Aplicaciones prácticas y avances en NLP
Frameworks y CloudInfraestructura y HardwareAplicaciones NLP en la vida realFuturo del NLPExtensión de conceptos (LangChain, Agentes...)
4
UD4: Computer Vision
Introducción a Computer VisionRedes Neuronales ConvolucionalesArquitecturas CNNData AugmentationTransfer LearningVision Transformers (ViT)
5
UD5: Redes GAN y Stable Diffusion
Redes GenerativasGAN: fundamentos, variantes y desafíosStable Diffusion
6
UD6: Impacto y futuro de la IA Generativa
Impacto ético y regulatorio de la IA GenerativaFuturo de la IA: KAN, AGI, Agentic AI, Computación Cuántica