Curso de Legal Analytics e Inteligencia Artificial (IA) – Bonificado – Fundae – Tripartita

Objetivos  del Curso :

Mediante el Curso de Legal Analytics e Inteligencia Artificial (IA) se proporcionará al alumno formación en un ámbito cada vez más demandado por diferentes entidades e instituciones tanto privadas como públicas que apuestan por el desarrollo de sistemas inteligentes basados en PNL a través de la utilización de la inteligencia artificial (IA), así como la construcción de sistemas y modelos de lenguaje artificial, destacando en este sentido la capacidad de los mismos de automatizar tareas, analizar y clasificar textos jurídicos de gran extensión. De esta forma, si eres un apasionado de las nuevas tecnologías y el derecho, y tienes inquietudes sobre todo lo que nos depara el futuro tecnológico y jurídico, este es tu curso. En INESEM podrás trabajar en un Entorno Personal de Aprendizaje donde el alumno es el protagonista asesorado por un equipo docente especialista en el sector.

Temario :

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Introducción a la inteligencia artificial
2. Historia
3. La importancia de la IA

UNIDAD DIDÁCTICA 2. TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Tipos de inteligencia artificial

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ALGORITMOS APLICADOS A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial

UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA

1. Relación entre inteligencia artificial y big data
2. IA y Big Data combinados
3. El papel del Big Data en IA
4. Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data

UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTRODUCCIÓN AL PLN

1. ¿Qué es PLN?
2. ¿Qué incluye el PLN?
3. Ejemplos de uso de PLN
4. Futuro del PLN

UNIDAD DIDÁCTICA 6. RECURSOS PARA EL PLN

1. Introducción a Python
2. ¿Qué necesitas?
3. Librerías para el análisis de datos en Python
4. PLN en Python con la librería NLTK
5. Otras herramientas para PLN

UNIDAD DIDÁCTICA 7. COMPUTACIÓN DE LA SINTAXIS PARA EL PLN

1. Principios del análisis sintáctico
2. Gramática libre de contexto
3. Analizadores sintácticos (Parsers)

UNIDAD DIDÁCTICA 8. COMPUTACIÓN DE LA SEMÁNTICA PARA EL PLN

1. Aspectos introductorios del análisis semántico
2. Lenguaje semántico para PLN
3. Análisis pragmático

UNIDAD DIDÁCTICA 9. RECUPERACIÓN Y EXTRACCIÓN DE LA INFORMACIÓN

1. Aspectos introductorios
2. Pasos en la extracción de información
3. Ejemplo PLN
4. Ejemplo PLN con entrada de texto en inglés

UNIDAD DIDÁCTICA 10. INTELIGENCIA ARTIFICIAL, PLN Y LEGAL ANALYTICS

1. Aspectos fundamentales del Legal Analitycs en el sector jurídico
2. Dificultades en la aplicación del sistema PLN en el sector legal
3. Ventajas y desventajas de la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial y PLN
4. El sistema PLN como medio para la organización y análisis de los expedientes judiciales

UNIDAD DIDÁCTICA 11. ANÁLISIS DE TEXTOS LEGALES CON PLN

1. Análisis de textos legales mediante NLTK
2. Análisis de textos legales mediante SpaCy
3. Análisis de textos legales mediante Stanford CoreNLP