Envíanos tu consulta
Términos y condiciones *
logoImagina
Catálogo 2025
Cursos¡Últimas plazas!ServiciosFUNDAETutorialesPlataforma LMS
Solicitar información
Formación
Modalidades
Próximas Convocatorias
Temario
FAQ
Solicitar información
Cursos de Data/Cursos de Inteligencia Artificial/Curso SBERT (Sentence Transformers)
iconoCurso

Curso de SBERT (Sentence Transformers)

DISPONIBLE EN MODALIDAD:
aMedidaIcon
Aula Virtual Personalizada
arrowRightDark

Este curso te capacitará para dominar Sentence Transformers (SBERT), una herramienta avanzada para generar embeddings de oraciones. Aprende desde los fundamentos hasta la implementación en tareas como búsqueda semántica, clasificación de texto y sistemas de recomendación. Incluye ejemplos prácticos, optimización de modelos y evaluación con métricas avanzadas.

iconClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClienticonClient

Formación en SBERT (Sentence Transformers) bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de SBERT (Sentence Transformers)

Desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de machine learning con experiencia en procesamiento de lenguaje natural y familiaridad con frameworks como PyTorch o TensorFlow.

Objetivos de nuestro curso de SBERT (Sentence Transformers)

  • Entender los conceptos fundamentales detrás de Sentence Transformers y su aplicación en NLP.
  • Aprender a implementar SBERT en diferentes flujos de trabajo de procesamiento de texto.
  • Optimizar modelos de SBERT para tareas específicas, como búsqueda semántica y clasificación.
  • Integrar SBERT en aplicaciones empresariales y sistemas de recomendación.
  • Evaluar y ajustar modelos utilizando métricas específicas de NLP.

Qué vas a aprender en nuestro curso de SBERT (Sentence Transformers)

Este curso te capacitará para dominar Sentence Transformers (SBERT), una herramienta avanzada para generar embeddings de oraciones. Aprende desde los fundamentos hasta la implementación en tareas como búsqueda semántica, clasificación de texto y sistemas de recomendación. Incluye ejemplos prácticos, optimización de modelos y evaluación con métricas avanzadas.

Requisitos de nuestro curso de SBERT (Sentence Transformers)

  • Experiencia previa con Python y bibliotecas de ML como PyTorch o TensorFlow.
  • Familiaridad con conceptos de NLP como embeddings, transformers y métricas de similitud.
  • Instalación previa de Python 3.8+, Sentence Transformers, NumPy, pandas y scikit-learn.
  • Acceso a GPU para el entrenamiento y evaluación de modelos de gran escala.
  • Conexión a Internet estable para descargar modelos preentrenados y datasets.

Temario del curso de SBERT (Sentence Transformers)

tema 1

Introducción a Sentence Transformers

  • ¿Qué son los "sentence transformers" y su evolución?
  • Conceptos básicos de SBERT y embeddings semánticos
  • Diferencias entre SBERT y BERT estándar
  • Aplicaciones principales de SBERT
  • Por qué utilizar SBERT en tareas NLP avanzadas
  • Introducción a la arquitectura SBERT
  • Revisión de implementaciones clave en Python
  • Beneficios de los embeddings de oraciones
  • Limitaciones y desafíos actuales en SBERT
  • Instalación de herramientas necesarias
iconArrowDown
tema 2

Fundamentos de Embeddings Semánticos

  • ¿Qué son los embeddings y cómo se generan?
  • Representación vectorial de palabras y oraciones
  • Comparativa entre embeddings semánticos y word embeddings
  • Ventajas de los embeddings de alta dimensionalidad
  • Métricas de similitud para embeddings
  • Análisis de relaciones semánticas en espacios vectoriales
  • Casos prácticos de embeddings en búsqueda
  • Limitaciones de embeddings tradicionales
  • Uso de SBERT para resolver estas limitaciones
  • Configuración inicial de un entorno de trabajo
iconArrowDown
tema 3

Instalación y Configuración de SBERT

  • Instalación de la biblioteca Sentence Transformers
  • Configuración de entornos locales y en la nube
  • Uso de Jupyter Notebook para experimentación
  • Exploración de modelos preentrenados
  • Descarga de datasets compatibles
  • Solución de problemas comunes en la instalación
  • Optimización de hardware para tareas de SBERT
  • Revisión de la API de Sentence Transformers
  • Configuración de parámetros básicos
  • Introducción a repositorios y documentación oficial
iconArrowDown
tema 4

Embeddings de Texto con SBERT

  • Generación de embeddings de oraciones
  • Evaluación de calidad de embeddings
  • Uso de embeddings para clasificación de texto
  • Análisis de relaciones semánticas entre documentos
  • Exploración de dimensionalidad en embeddings
  • Visualización de relaciones semánticas con t-SNE
  • Comparación con otros métodos como USE y GloVe
  • Casos de uso en recomendaciones basadas en texto
  • Implementación práctica en proyectos NLP
  • Guardado y reutilización de embeddings generados
iconArrowDown
tema 5

Fine-tuning de Modelos SBERT

  • Introducción al fine-tuning en transformers
  • Selección de datasets para entrenamiento
  • Preparación de datos para tareas específicas
  • Ajuste de hiperparámetros en SBERT
  • Técnicas de regularización para evitar overfitting
  • Entrenamiento incremental en GPU
  • Evaluación del modelo ajustado
  • Aplicaciones del fine-tuning en dominios específicos
  • Transferencia de aprendizaje en NLP
  • Mejores prácticas para optimización
iconArrowDown
tema 6

Búsqueda Semántica con SBERT

  • Principios de búsqueda semántica
  • Implementación de SBERT en motores de búsqueda
  • Uso de métricas de similitud en consultas
  • Construcción de índices para búsquedas rápidas
  • Integración con Elasticsearch para consultas semánticas
  • Evaluación de relevancia en resultados de búsqueda
  • Optimización de rendimiento en grandes datasets
  • Casos de estudio en búsquedas avanzadas
  • Limitaciones y soluciones en entornos de búsqueda
  • Práctica: Construcción de un motor de búsqueda semántica
iconArrowDown
tema 7

SBERT en Clasificación de Texto

  • Introducción a la clasificación basada en embeddings
  • Preparación de datasets etiquetados
  • Uso de SBERT para clasificación binaria y multiclase
  • Integración con scikit-learn para modelos supervisados
  • Análisis de rendimiento con métricas como F1-Score
  • Optimización de hiperparámetros en clasificadores
  • Escalado de modelos a grandes volúmenes de datos
  • Ejemplos prácticos de clasificación en marketing
  • Consideraciones éticas en clasificación de texto
  • Creación de pipelines automatizados para clasificación
iconArrowDown
tema 8

Aplicaciones en Sistemas de Recomendación

  • ¿Cómo SBERT mejora las recomendaciones basadas en texto?
  • Generación de perfiles de usuario semánticos
  • Implementación de sistemas de recomendación híbridos
  • Evaluación de calidad en recomendaciones
  • Integración de SBERT en plataformas de e-commerce
  • Escalabilidad de sistemas basados en embeddings
  • Prácticas para evitar sesgos en recomendaciones
  • Comparativa con métodos colaborativos tradicionales
  • Personalización de recomendaciones con SBERT
  • Proyecto: Sistema de recomendaciones con SBERT
iconArrowDown
tema 9

Métricas y Evaluación de Modelos

  • Métricas clave en NLP: precisión, recall y F1-Score
  • Evaluación específica para embeddings de texto
  • Uso de datasets estándar como STS-B
  • Interpretación de métricas de correlación
  • Comparación entre modelos preentrenados y ajustados
  • Herramientas para visualización de resultados
  • Análisis de errores en modelos de SBERT
  • Ajuste basado en resultados de evaluación
  • Automatización de procesos de evaluación
  • Mejores prácticas para reportes de rendimiento
iconArrowDown
tema 10

SBERT en Entornos Empresariales

  • Casos de uso en empresas
  • Implementación en sistemas CRM
  • Integración con chatbots para soporte al cliente
  • Generación de resúmenes automáticos
  • Aplicaciones en minería de datos
  • Seguridad y privacidad en entornos corporativos
  • Optimización de costos con modelos preentrenados
  • Uso de SBERT para análisis de sentimientos
  • Implementación en sistemas de documentación interna
  • Ejemplo práctico: Chatbot basado en SBERT
iconArrowDown
tema 11

Proyecto Final

  • Desarrollo de un buscador semántico con SBERT
  • Diseño e implementación de un sistema de recomendación
  • Evaluación del impacto empresarial del proyecto
  • Presentación de resultados y métricas obtenidas
iconArrowDown