Cursos de la Diplomatura en
Procesamiento de Lenguaje Natural

Docentes a cargo: Dr. Ing. Facundo Lucianna

Temario:
1. Teoría de juegos.
2. Búsqueda.
3. Regresión, clasificación y clusterización.
4. Redes Bayesianas.
5. Clasificador Bayesiano.
6. Naive Bayes.
7. Máxima verosimilitud.
8. Esperanza-maximización.

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Docentes a cargo: Dr. Marcos Maillot, Esp. Ing. Gerardo Vilcamiza

Temario:
1. Clasificación binaria.
2. Regresión.
3. Gradiente descendente.
4. Gradiente descendente estocástico.
5. Vectorización.
6. Funciones de activación.
7. Propagación de error.
8. Niveles.
9. Bloques básicos.

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Docentes a cargo: Ing. Rodrigo Cárdenas, Ing. Nicolás Vattuone, Ing. Mauro Bringas 

Temario:
1. Bolsa de palabras.
2. N-grama.
3. TF-IDF.
4. Word2Vec.
5. Vectores de palabras (Glove, FastText).
6. Representación de oraciones.
7. Similaridad entre textos.
8. Seq2Seq.
9. BERT y ElMo.

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Docentes a cargo: Esp. Abraham Rodriguez, Esp. Ezequiel Guinzburg

Temario:
1. Arquitectura Transformers y tokenizadores.
2. Arquitecturas de LLMs, Transformer Decoder.
3. Ecosistema actual (APIs y costos), efectos adversos y evaluación de LLMs.
4. MoEs y técnicas de prompts.
5. Modelos locales y uso de APIs.
6. RAG, vector DBs, chatbots y práctica.
7. Agentes, fine-tuning y práctica.
8. Generación multimodal y práctica.

Docentes a cargo: Esp. Ing. Oksana Bokhonok, Mg. Abraham Adolfo Rodriguez Zepeda

Temario:
1. Modelos multimodales y personalización.
2. Sistemas cognitivos y agentes autónomos.
3. Optimización de modelos generativos.
4. Ética y alineación.
5. LLMs, IoT y AR/VR.
6. Escalabilidad y eficiencia.
7. Innovación y preservación cultural.
8. Arquitecturas alternativas a Transformers.