Machine learning y procesamiento del lenguaje natural

Este curso presenta una introducción a conceptos y técnicas fundamentales de machine learning y procesamiento del lenguaje natural (NLP) con un enfoque en problemas reales para su implementación en contextos organizacionales. Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de implementar sistemas productivos de Machine Learning para que puedan ser usados en diversos ambientes organizacionales. 

Plataforma virtual: Este curso hace parte de la Maestría en Inteligencia Analítica de Datos, el primer posgrado virtual del Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes en la plataforma Coursera.

Conocimientos mínimos requeridos: Es necesario tener conocimientos básicos en probabilidad y estadística, modelos estadísticos lineales, cálculo, álgebra lineal, programación, recomendando R y Python. Deberás realizar un curso de inducción antes de iniciar tus clases, en donde verás lineamientos sobre la metodología, el programa y los elementos importantes para tener éxito

Los estudiantes que quieran inscribir este curso debieron haber realizado previamente el curso de Introducción al Machine Learning.

Horario: Jueves de 6:00 p.m. a 7:50 p.m. Hora Colombia. Este horario está sujeto a modificaciones.

Herramientas principales: Jupyter notebooks, Python, Scikit-Learn, Spacy, Pytorch, Keras, Tensorflow, Theano, Flask, Azure, Git.

Idioma: Los cursos serán ofrecidos 100% en español. Sin embargo, es recomendable que tengas un buen nivel de compresión de lectura en inglés, pues muchos contenidos académicos serán presentados en este idioma.

Créditos académicos: 3

*Podrás inscribirte a este curso bajo la categoría Extensión, los cursos bajo esta modalidad otorgan créditos y notas, por tanto, pueden ser homologables una vez el estudiante sea admitido a la Universidad, de acuerdo con el reglamento de estudiantes y de homologaciones. La aprobación de los cursos de extensión no garantiza el ingreso a ningún programa regular de la Universidad.

Si deseas homologar cursos vistos por extensión en el programa de maestría, se requiere que:

1. La nota final individual de cada curso sea superior a 3.0

2. Si es admitido, se aprueban y homologan los cursos cuya nota sea igual o mayor a 3.0 sobre 5.0, siempre y cuando el ponderado total de las notas de los 4 cursos sea igual o mayor a 4.0 sobre 5.0.

3. El total de créditos del conjunto total de cursos a homologar no sea superior a 16.

Nota: si tiene inquietudes podrá realizarlas a través del siguiente formulario