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NLP System Architecture and Dev-Ops
  • Level Foundation
  • Duration 11 hours
  • Course by Universidad Austral
  • Offered by

About

Este curso te brindará los conocimientos necesarios para la implementación de algoritmos de NLP. Mediante el uso de los últimos algoritmos más populares en NLP se procederá a dar solución a un conjunto de problemas propios del área. Para realizar este curso es necesario contar con conocimientos de programación de nivel básico a medio, deseablemente conocimiento básico del lenguaje Python y es recomendable conocer los Jupyter Notebooks en el entorno Anaconda. Para desarrollar aplicaciones se va a utilizar Python 3.6 o superior. Alternativamente se puede utilizar el entorno de Anaconda con la misma versión de Python. Como editor de código, los ejemplos van a ser editados en el Notebook de Anaconda, pero el alumno puede utilizar cualquier editor de texto que reconozca notebooks de Anaconda. Librerías que es necesario tener instaladas para realizar el curso: NLTK, Scikit-learn, Spacy y TensorFlow.

Modules

Introducción a la Arquitecturas de NLP

    • 2 Readings
    • 1 Plugin
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Introducción a la Arquitecturas de NLP

2 Readings

  • Introducción a las arquitecturas de sistemas basados en NLP
  • Glosario

Introducción al Ciclo de Vida de proyectos de NLP

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Discussion
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1 Assignment

  • Introducción al Ciclo de Vida de proyectos de NLP

1 Discussions

  • ¿Qué grado de comprensión ha tenido sobre el Ciclo de Vida de proyectos de NLP?

1 Videos

  • Introducción al ciclo de vida de proyectos de NLP

1 Readings

  • Nociones básicas sobre el Ciclo de Vida de NLP

Problemas habituales en el ciclo de vida de proyectos de NLP

    • 2 Videos
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1 Assignment

  • Problemas habituales en el ciclo de vida de proyectos de NLP

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  • Planteo de situación

2 Videos

  • Problemas habituales en el ciclo de vida de proyectos de NLP
  • Conclusión del módulo

Material complementario

    • 1 Readings
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1 Readings

  • Selección de links Ciclo de Vida

Introducción a MLOps

    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Introducción a MLOps

1 Readings

  • Introducción a los conceptos básicos de MLOps

Principales herramientas para soportar MLOps

    • 1 Videos
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1 Assignment

  • Principales herramientas para soportar MLOps

1 Discussions

  • ¿Con que tipo de herramienta iniciaría un proyecto de NLP?

1 Videos

  • Herramientas de NLP

1 Readings

  • Cuales son las herramientas de código abierto que se pueden utilizar

Como construir un ambiente de MLOps

    • 2 Videos
    • 1 Readings
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1 Assignment

  • Como construir un ambiente de MLOps

2 Videos

  • Como construir un ambiente de MLOps
  • Conclusión del módulo

1 Readings

  • Como construir ambiente de MLOps

Material complementario

    • 1 Readings
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1 Readings

  • MLOps

Últimos modelos de NLP

    • 2 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Discussion
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Últimos modelos de NLP

1 Discussions

  • ¿Que entiende por modelos de NLP?

2 Videos

  • Tutorial: últimos modelos de NLP
  • Últimos modelos de NLP

1 Readings

  • Introducción a los nuevos modelos de NLP

Nuevos modelos de NLP

    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Nuevos modelos de NLP

1 Readings

  • Descripción de nuevos modelos de NLP

Como evaluar nuevos modelos de NLP

    • 2 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Plugin
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Como evaluar nuevos modelos de NLP

2 Videos

  • Cómo evaluar nuevos módulos de NLP
  • Conclusión del módulo

1 Readings

  • Como evaluar nuevos modelos de NLP

Material complementario

    • 1 Readings
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1 Readings

  • Tendencias en NLP

Visión general del NLP

    • 1 Readings
    • 1 Discussion
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1 Discussions

  • ¿Qué opina sobre el futuro del NLP?

1 Readings

  • Como entender el NLP

Resiliencia y NLP

    • 1 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Resiliencia y NLP

1 Videos

  • Tutorial: Resiliencia y NLP

1 Readings

  • Como continuar a pesar de los fracasos

Cierre General

    • 2 Videos
    • 1 Readings
    • 1 Plugin
    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Como avanzar como profesional de NLP

2 Videos

  • Resiliencia y NLP
  • Conclusión del módulo

1 Readings

  • Como avanzar como profesional de NLP

Material complementario

    • 1 Readings
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1 Readings

  • Sitios de interés de NLP

Auto Summary

Embark on a comprehensive journey into the world of Natural Language Processing (NLP) with the "NLP System Architecture and Dev-Ops" course, tailored for aspiring data scientists and AI enthusiasts. This foundational course, offered by Coursera, delves into the implementation of cutting-edge NLP algorithms to address a variety of domain-specific challenges. Designed for individuals with basic to intermediate programming skills, this course assumes familiarity with Python and ideally some experience with Jupyter Notebooks within the Anaconda environment. Throughout the course, you will leverage Python 3.6 or higher, utilizing Anaconda for seamless code editing and execution. Key libraries such as NLTK, Scikit-learn, Spacy, and TensorFlow will be integral to your learning experience. Spanning a comprehensive 660 minutes, this course provides a robust framework for developing NLP applications, making it an essential stepping stone for anyone looking to enhance their data science and AI capabilities. Available under the Starter subscription, it offers an accessible entry point into the fascinating world of NLP. Ideal for those looking to build a solid foundation in NLP system architecture, this course is perfect for both beginners and those with some prior programming knowledge. Join now and start solving complex NLP problems with confidence and expertise.

Hernán Daniel Merlino
Instructor

Hernán Daniel Merlino