¿Por qué estudiar este curso?
Cantidades enormes de información relevante para las ciencias sociales son producidas diariamente, en reportes de organizaciones, tweets, entre otros. Extraer información útil de estas grandes cantidades de texto es una tarea que requiere conocer los principios de procesamiento de texto como análisis de datos y de inteligencia artificial. En este taller se proporcionarán estos fundamentos con un enfoque aplicado a las ciencias sociales.
¿Qué lograré con este curso?
- Conocer los principales modelos teóricos de Procesamiento del Lenguaje Natural
- Utilizar las herramientas de implementación de Procesamiento de Lenguaje mediante el software Python
- Aplicar las herramientas aprendidas en un proyecto de investigación propio
Profesionales y estudiantes de carreras vinculadas a las CCSS, Gestión Pública y afines.
- Teórico: Sábados de 08:00 a.m. a 11:00 a.m.
- Práctico: Viernes de 07:00 p.m. a 09:00 p.m.
- Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural y Extracción de
Información. - Herramientas para extracción de información
- Análisis de Formatos de Documentos
- Representation Learning
- Modelos Recurrentes y Transformers
- Análisis de Sentimiento e Intenciones
- Extracción de Entidades, Relaciones Nombradas y Grafos de
Conocimiento - Nuevas direcciones PLN
Es recomendable tener lo siguientes conocimientos básicos para un correcto entendimiento del curso:
- Redes Neuronales Artificiales
- Conceptos relacionados a Aprendizaje Automático (Machine Learning)
- Programación en Python
José Incio
Doctor en Ciencia Política por la Universidad de Pittsburg. Es Bachiller y Licenciado en Ciencia Política por la Pontificia Universidad Católica del Perú. Es ganador del Premio Nacional de Democracia Digital 2021 por la iniciativa de datos Decidebien.pe. También ha trabajado en el Jurado Nacional de Elecciones como coordinador de la página web Infogob.
Certificado:
- El alumno debe aprobar el curso, se considera aprobado si se obtiene una nota mayor o igual a 11
Constancia de participación:
- No haber aprobado el curso, pero asistieron al 75% de todas las sesiones sincrónicas
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