Gaia
LCT Pragako Charles unibertsitatean (Txekiar Errepublika)
Gaiari buruzko datu orokorrak
- Modalitatea
- Ikasgelakoa
- Hizkuntza
- Ingelesa
Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua
El estudiante realiza las asignaturas del 2º curso en la misma.Gaitasunak
Izena | Pisua |
---|---|
Conocimiento de las tecnologías del lenguaje sobre la base de los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. | 100.0 % |
Irakaskuntza motak
Mota | Ikasgelako orduak | Ikasgelaz kanpoko orduak | Orduak guztira |
---|---|---|---|
Magistrala | 100 | 150 | 250 |
Ordenagailuko p. | 200 | 300 | 500 |
Irakaskuntza motak
Izena | Orduak | Ikasgelako orduen ehunekoa |
---|---|---|
Eskola magistralak | 250.0 | 40 % |
Lanak aztertzea eta horiei buruz eztabaidatzea | 125.0 | 80 % |
Mintegiak | 125.0 | 80 % |
Ordenagailuko praktikak, irteerak, bisitak | 250.0 | 60 % |
Ebaluazio-sistemak
Izena | Gutxieneko ponderazioa | Gehieneko ponderazioa |
---|---|---|
Idatzizko azterketa | 50.0 % | 50.0 % |
Lan praktikoak | 25.0 % | 25.0 % |
Txostenak eta azalpenak lantzea | 25.0 % | 25.0 % |
Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak
* Tener conocimiento y manejo de algoritmos de aprendizaje automático* Tener criterios para diseñar experimentos para procesamiento del lenguaje
* Tener conocimiento sobre estadística inferencial con el foco en los métodos usados habitualmente en el área de la lingüística experimental
* Tener conocimientos de las técnicas principales de traducción automática en PLN, especialmente de las técnicas basadas en aprendizaje profundo.
Irakasgai-zerrenda
* Foundational : Statistical methods; symbolic methods; cognition; corpus; text and speech; foundations of linguistics.* Computational Syntax and Morphology : Finite state techniques; probabilistic approaches; formal grammars; tagging, chunking; parsing.
* Computational Semantics, Pragmatics and Discourse: Syntax-semantics interface; semantic construction; dialogue; ontologies; formal semantics.
* Data Structures, Data Organization and Processing : Algebraic data-types; relational databases; semi-structured data and XML; information retrieval; digital libraries.
* Logic, Computability and Complexity: Logic and inference; automata theory; computability theory; complexity theory; discrete mathematics.
* Formal Languages and Algorithms: Formal grammars and languages hierarchy; parsing and compiler design; search techniques and constraint resolution; automated learning.
* Advanced Language Technologies: Machine translation; information and knowledge representation; information retrieval; question answering; speech recognition and generation; models of human language processing and understanding; psycholinguistics.
* Advanced Computer Science: Artificial intelligence; knowledge representation; automated reasoning; semantic web; intelligent and multi-modal interfaces; cognitive modelling; computational psychology; neural networks; machine learning.