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Temario

TRIMESTRE 1

TRIMESTRE 2

TRIMESTRE 3

TRIMESTRE 4

TRIMESTRE 5

Plan de estudios

Resumen salidas profesionales
El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) es una disciplina o rama fundamental en la inteligencia artificial, con aplicaciones en chatbots, asistentes virtuales, automatización de contenido y traducción automática. Esta Maestría en Procesamiento del Lenguaje Natural te ayudará a obtener conocimientos avanzados sobre modelos como GPT, BERT y Transformers, abordando su entrenamiento, evaluación y despliegue. Durante la formación se exploran técnicas en generación de texto, resumen automático y NLG en multimodalidad, junto con herramientas como spaCy, NLTK, TensorFlow y Hugging Face. Además, se cubren aspectos de MLOps, explicabilidad y despliegue en la nube, permitiendo implementar soluciones de PLN escalables y eficientes.

Objetivos
- Desarrollar modelos avanzados de NLG aplicados a reportes, chatbots y contenido automatizado. - Implementar modelos basados en Transformers, GPT y BERT para generación de texto. - Optimizar el entrenamiento y evaluación de modelos PLN en diferentes plataformas. - Aplicar técnicas de resumen automático en informes y análisis documental. - Integrar soluciones de PLN con asistentes de voz y sistemas conversacionales. - Desplegar modelos en producción con MLOps, Docker y Kubernetes. - Analizar la explicabilidad y sesgos en modelos generativos de texto.
Salidas profesionales
Gracias a esta Maestría en Procesamiento del Lenguaje Natural podrás trabajar en áreas como la ciencia de datos, ingeniería de IA, especialista en PLN y en el desarrollo de chatbots. Aplicarás los conocimientos adquiridos en la industria tecnológica, fintech, marketing digital, salud y automatización de procesos o también en consultorías, universidades y empresas de software.
Para qué te prepara
Esta Maestría en Procesamiento del Lenguaje Natural te prepara en la creación, entrenamiento y optimización de modelos de PLN con técnicas avanzadas en generación de texto, resumen automático y asistentes de voz. Aprenderás a usar Hugging Face, TensorFlow o PyTorch y podrás desplegar soluciones en entornos productivos con MLOps, Docker y Kubernetes. También se profundiza en la ética e interpretabilidad de los modelos.

A quién va dirigido
La Maestría en Procesamiento del Lenguaje Natural se orienta a profesionales de IA, ciencia de datos, desarrollo y lenguaje computacional para profundizar en el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). También es ideal para profesionales de la investigación y el Big Data que buscan implementar modelos de NLG, asistentes virtuales y soluciones automatizadas de texto.

Metodología
Aprendizaje online gif Aprendizaje online
Aprendizaje 100% online
Plataforma web en la que se encuentra todo el contenido de la acción formativa. A través de ella podrá estudiar y comprender el temario mediante actividades prácticas, autoevaluaciones y una evaluación final.
Campus virtual Campus virtual
Campus virtual
Accede al campus virtual desde cualquier dispositivo, las 24 horas del día. Contando con acceso ilimitado a los contenidos de este curso.
Equipo docente especializado Equipo docente especializado
Equipo docente especializado
El alumnado cuenta con un equipo de profesionales en esta área de formación, ofreciéndole un acompañamiento personalizado.
Centro del estudiante Centro del estudiante
Centro del estudiante
Contacta a través de teléfono, chat y/o email. Obtendrás una respuesta en un tiempo máximo de 24/48 horas en función de la carga docente.

Titulación de la maestría ia y pln

Titulación Oficial de Maestría en Inteligencia Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural por la Universidad DAVINCI con el Reconocimiento de Validez Oficial de Estudios (RVOE).
UDAVINCI
UDAVINCI_DIPLOMA

Claustro docente

Euroinnova International Online Education
Isaías Aranda Cano

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Rafael Marín Sastre

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Daniel Cabrera Armenteros

Docente de la facultad de ciencia de datos e inteligencia artificial

Euroinnova International Online Education
Alan Sastre

Docente de la facultad de ingeniería

Metodología MyLxp
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Equipo docente especializado

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