Listado completo de 40 materias distribuidas en 8 semestres para la carrera Procesamiento de Lenguaje Natural de UNIBISA.
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SEMESTRE 1
1. Fundamentos de Programación (Python)
2. Matemáticas Discretas
3. Álgebra Lineal
4. Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural
5. Comunicación y Lingüística Básica
SEMESTRE 2
1. Estructuras de Datos
2. Cálculo Diferencial e Integral
3. Probabilidad y Estadística
4. Bases de Datos (SQL)
5. Taller de Ética y Sesgo en Datos Textuales
SEMESTRE 3
1. Programación Orientada a Objetos
2. Cálculo Multivariable
3. Estadística Inferencial
4. Expresiones Regulares y Manipulación de Texto
5. Fundamentos de Lingüística Computacional
SEMESTRE 4
1. Algoritmos de Búsqueda y Optimización
2. Álgebra Lineal Computacional
3. Análisis Sintáctico (Parsing)
4. Corpus y Anotación Lingüística
5. Visualización de Datos Textuales
SEMESTRE 5
1. Aprendizaje Automático para NLP
2. Modelos de Lenguaje N-grama y Suavizado
3. Representaciones de Texto (Bag of Words, Word2Vec)
4. Clasificación de Texto y Análisis de Sentimientos
5. Proyecto Integrador I (Sistema básico de análisis de texto)
SEMESTRE 6
1. Redes Neuronales para NLP (RNN, LSTM)
2. Modelos Secuencia a Secuencia
3. Atención y Transformers
4. Procesamiento de Texto Multilingüe
5. Proyecto Integrador II (Chatbot simple)
SEMESTRE 7
1. BERT y Modelos Preentrenados
2. Generación de Lenguaje Natural (NLG)
3. Recuperación de Información y Motores de Búsqueda
4. Extracción de Información y Reconocimiento de Entidades
5. Electiva I (opciones: Análisis de sentimientos avanzado, Resumen automático, Sistemas de diálogo)
SEMESTRE 8
1. Seminario de Investigación en NLP
2. Prácticas Profesionales Virtuales
3. Legislación y Ética en NLP (Regulaciones de IA)
4. Emprendimiento en Aplicaciones de Lenguaje
5. Trabajo de Grado (Proyecto de NLP aplicado a un dominio real)
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Nota: Cada materia tiene una carga horaria estimada de 80 horas, totalizando 3200 horas. El enfoque es práctico con uso de librerías como NLTK, spaCy, Hugging Face, y PyTorch/TensorFlow