INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

ÁREA: TIC

MODALIDAD: Virtual

ESTADO: Iniciado

Charla informativa:

INICIO: 29/05/2024

FINALIZACIÓN: 10/07/2024

Introducción
Debido a la fuerte difusión que se ha dado de una cantidad de modelos de lenguaje (GPT3, ChatGPT, Llama, etc) en los medios de comunicación, es cada vez más importante en la industria comprender las soluciones y aplicaciones que implican estas tecnologías innovadoras, así como sus limitaciones.

Objetivo del programa
El objetivo de este programa es que el alumno tome conocimiento del campo de
Procesamiento de Lenguaje Natural y sus múltiples aplicaciones en la industria, desde modelos sencillos de rápida aplicación hasta modelos del estado del arte como GPT3.

Qué te llevás
Cuando terminen el programa las personas tendrán los siguientes conocimientos:
– Identificar esquemas de aprendizaje supervisado vs no supervisado.
– Reconocer estructuras de NLP del tipo bolsa de palabras vs secuencias.
– Entender las diversas aplicaciones y bibliotecas disponibles de NLP y los resultados
esperables.
– Estructurar la solución a un problema de NLP entendiendo las arquitecturas
involucradas.
– Tener un claro panorama de la evolución histórica de NLP desde modelos sencillos
hasta GPT3 y sus proyecciones.
– Comprender las limitaciones de dichos modelos y su aplicabilidad.

Plan de estudios

Todos collapsables cerrados
Este accordion está para que todos los ítems permanezcan cerrados
Módulo 1
Intro NLP. Test de Turing. Modelos estadísticos vs modelos paramétricos. Aprendizaje Supervisado vs Aprendizaje no supervisado.
Módulo 2
Problemas de NLP.
Módulo 3
Elementos de NLP: Representación de palabras y documentos. Similitud. Unigrams. Embeddings. Ngrams. TF-IDF. CountVectorizer.
MÓDULO 4
Modelos básicos de clasificación, bolsa de palabras. SPAM/HAM
MÓDULO 5
Modelos más avanzados de clasificación: Sentiment Analysis. Clasificación de secciones en artículos periodísticos. Comentarios Tóxicos.
MÓDULO 6
Topic Modelling.
MÓDULO 7
Modelos de clasificación término a término: POS / NER
MÓDULO 8
Modelos de lenguaje I: n-grams, P(w_t | w_t-1, w_t-2). Corrección de errores.
Predictores.
MÓDULO 9
Modelos de lenguaje II: Generación de texto. Métodos de generación (greedy, beam
search, etc). Redes Recurrentes. Redes Convolucionales.
MÓDULO 10
Modelos de lenguaje condicionados: Traducción. Image Captioning. Mecanismos de Atención. Transformers.
MÓDULO 11
Modelos LLM I: GPT3. Bing GPT. Ejemplos y limitaciones
MÓDULO 12
Modelos LLM II: Llama. Ejemplos y limitaciones

Modalidad

Q&A: Miércoles 24 de abril – 14 hs.
Mail de bienvenida: miércoles 29 de mayo
Primer sincrónico: miércoles 5 de junio
Cursada: miércoles de 18 a 20 hs
Duración: 6 semanas, 15 horas
Fin de curso: miércoles 10 de julio
Modalidad: virtual

 

Para conocer más sobre el programa y/o avanzar con el proceso de inscripción completá el formulario de consulta de la Certificación en Inteligencia Artificial Generativa.

educacionejecutiva@itba.edu.ar
innovacion.itba.edu.ar

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