Posgrados propios de la UPM (Microcredenciales)

PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL

Web https://etsisi.github.io/micro-nlp
Impartición 02 de febrero de 2026 - 27 de marzo de 2026
Inscripción 20 de enero de 2025 - 03 de febrero de 2026
Matriculación 20 de julio de 2025 - 28 de febrero de 2026
Créditos 9 ECTS
Plazas 50
2 becas para personal UPM
Matrícula 1800 €
Modalidad - On-line
Titulación Requerida No se requiere titulación universitaria
Objetivos
  1. Preparar para el futuro de la tecnología y las comunicaciones: Equipar a los profesionales con habilidades avanzadas en NLP y LLM, preparándolos paraliderar en un futuro donde la comunicación hombre-máquina será omnipresente.
  2. Impulsar la innovación y la creatividad: Fomentar el uso de NLP en la resolución de problemas complejos, promoviendo la innovación y la creatividaden diversas industrias.
  3. Integrar NLP en el tejido empresarial: Facilitar la incorporación de conocimientos y habilidades en NLP dentro de las empresas, mejorando la eficiencia, la toma de decisiones y la interacción con los clientes.
  4. Anticipar y moldear el impacto social de los LLM: Formar profesionales capaces de comprender y dirigir el impacto social y ético de los LLM, asegurando un uso responsable y beneficioso de estas tecnologías.
  5. Promover el desarrollo continuo y la adaptabilidad: Establecer una base sólida para el aprendizaje continuo en el campo del NLP, permitiendo a los profesionales adaptarse y evolucionar con las rápidas transformaciones tecnológicas.
  6. Actualizar la oferta formativa universitaria: Responder a la demanda social por formación especializada en NLP, un campo en constante evolución y de creciente importancia en la sociedad digital.
  7. Promover la formación continua y a lo largo de la vida: Fomentar la actualización y el desarrollo continuo de habilidades en NLP entre profesionales de diversas áreas.
  8. Fortalecer la colaboración entre sectores: Desarrollar programas que unan los esfuerzos académicos y empresariales para la formación en NLP, promoviendo la innovación y la transferencia de conocimientos.
Programa
  1. Fundamentos y principios básicos de la inteligencia artificial y del procesamiento del lenguaje natural (1 ECTS)
    • Definición y alcance de la inteligencia artificial
    • Conceptos clave del aprendizaje automático
    • Conceptos clave en el procesamiento del lenguaje natural
  2. Herramientas esenciales en NLP (1 ECTS)
    • Introducción a Python y Jupyter Notebook
    • Introducción a TensorFlow y Keras
    • Introducción a PytorchIntroducción a NLTK
    • Introducción a SpaCyModelos en Hugging Face
  3. Arquitecturas basadas en redes neuronales (2 ECTS)
    • Introducción a las redes neuronales
    • Redes neuronales convencionales
    • Redes neuronales recurrentes
    • Optimización y ajuste de modelos
  4. Arquitecturas avanzadas (2 ECTS)
    • Arquitectura y funcionamiento de los Transformers
    • BERT, GPT y otras variantes de Transformers
    • Fine-tuning y aplicaciones de modelos preentrenados
    • Evaluación y benchmarks de modelos de lenguaje
    • Modelos de difusión
  5. Aplicaciones prácticas del NLP (1 ECTS)
    • API para el uso de modelos de lenguaje
    • Análisis de sentimientos y extracción de emociones
    • Generación automática de texto y resúmenes
    • Sistemas de recomendación basados en NLP
    • Chatbots y asistentes virtuales inteligentes
    • NLP en el procesamiento de lenguajes no ingleses
  6. Ética, responsabilidad y consideraciones legales (1 ECTS)
    • Principios éticos de la IA
    • Responsabilidad ética y legal en el desarrollo y el uso de la IA
    • Legislación y normativas vigentes
    • Consideraciones legales específicas en el uso del aprendizaje por refuerzo
  7. Proyecto final y presentación (1 ECTS)
Secretaría Alberto Díaz Álvarez
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