El curso se desarrollará mediante sesiones teórico-prácticas mediadas por tecnología, alternando encuentros
presenciales y virtuales. Cada sesión integrará conceptos fundamentales de PLN con prácticas guiadas y
laboratorios en Google Colab o entornos similares, donde los estudiantes implementarán modelos y
analizarán datos reales de texto.
Se explorarán e implementarán herramientas de vanguardia como TensorFlow, PyTorch, Hugging Face
Transformers y APIs de LLM (OpenAI, entre otros) para resolver tareas del lenguaje natural como análisis de
sentimientos, clasificación de texto, reconocimiento de entidades y generación de lenguaje.
Durante el curso se fomentará el uso de buenas prácticas en el manejo de modelos preentrenados, el uso
ético de LLM y el diseño de soluciones reproducibles. Asimismo, se promoverá la investigación aplicada en
temas emergentes como el prompt engineering, fine-tuning y aplicaciones prácticas de LLM, generando
proyectos de impacto y soluciones innovadoras en entornos reales.
- Docente: Ginna Viviana Leytón Yela
Electiva Aplicaciones Móviles
- Docente: Vicente Aux