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Natural Language Processing (NLP)

Bienvenido a mi curso de Natural Language Processing (NLP).

📖 Sesiones

Cada sesión incluye material teórico, ejercicios, recursos complementarios y notebooks de práctica.

Semana	Tema
01	Introducción a NLP
02	Preprocesamiento del texto
03	Modelos Estadísticos y Probabilísticos
04	Word Embeddings estáticos
05	Clasificación de texto con ML clásico
06	Embeddings contextuales (RNN/LSTM/GRU en NLP)
07	Modelo Seq2Seq y Mecanismos de Atención
08	Arquitectura Transformer
09	Componentes del Transformer
10	Modelos pre-entrenados (BERT, GPT y T5)
11	Razonamiento y capacidades emergentes
12	Transfer Learning y adaptación
13	Eficiencia en NLP (PEFT, Quantization)
14	NLP Multilingüe y post-Transformers

Nota: Es preferible que mantengas un orden secuencial para un mejor entendimiento de los temas.

🔗 Repositorio

Todo el código fuente está disponible en el repositorio de GitHub:

https://github.com/cesarsanco-ai/nlp-foundations