Capacitar a los participantes para analizar, transformar y explotar información textual en entornos empresariales mediante técnicas modernas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), modelos de lenguaje (LLMs) y arquitecturas híbridas basadas en recuperación y generación (RAG). Al finalizar el curso, los estudiantes podrán diseñar y construir soluciones prácticas como buscadores inteligentes, sistemas de clasificación y asistentes conversacionales aplicados a casos reales de negocio.  

Aplicar correctamente técnicas de procesamiento de texto (tokenización, etiquetado PoS, dependencias y extracción de noun chunks)
Utilizar y comparar representaciones textuales clásicas y modernas (TF-IDF, BoW, word embeddings y embeddings densos)
Desarrollar sistemas de recuperación y búsqueda de información que combinen búsquedas por palabras clave, estrategias de ranking y comprender y utilizar Modelos de Lenguaje (LLMs)
Aplicar técnicas de clasificación
Desarrollar asistentes conversacionales
Entregar un proyecto final 

Presentaciones y slides propias: 
Notebooks en Python (Google Colab / Jupyter), entre otros.
Software y librerías 
Recursos complementarios