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Modalitatea
Ikasgelakoa
Hizkuntza
Ingelesa

Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua

Los modelos de redes neuronales de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) se han aplicado con éxito al procesamiento del lenguaje natural, y están cambiando radicalmente la forma en que interactuamos con las máquinas (Siri, Amazon Alexa, Google Home, el traductor de Skype, Google Translate o el motor de búsqueda de Google). Estos modelos infieran una representación continua tanto para palabras como para oraciones, en lugar de utilizar los rasgos diseñadas a mano de otros enfoques de aprendizaje automático. El curso presentará los principales modelos de aprendizaje profundo utilizados en el procesamiento del lenguaje natural, lo que permitirá a los asistentes comprender e implementar estos modelos en Tensorflow.

Irakasleak

IzenaErakundeaKategoriaDoktoreaIrakaskuntza-profilaArloaHelbide elektronikoa
AGIRRE BENGOA, ENEKOEuskal Herriko UnibertsitateaIrakaslego OsoaDoktoreaElebidunaHizkuntza eta Sistema Informatikoake.agirre@ehu.eus
AZCUNE GALPARSORO, GORKAEuskal Herriko UnibertsitateaIrakaslego Atxikia (Laguntzaile Doktorea)DoktoreaElebidunaKonputazio Zientzia eta Adimen Artifizialagorka.azcune@ehu.eus
BARRENA MADINABEITIA, ANDEREuskal Herriko UnibertsitateaIrakaslego Atxikia (Laguntzaile Doktorea)DoktoreaElebidunaHizkuntza eta Sistema Informatikoakander.barrena@ehu.eus
LOPEZ DE LACALLE LECUONA, OIEREuskal Herriko UnibertsitateaIrakaslego Atxikia (Laguntzaile Doktorea)DoktoreaElebidunaHizkuntza eta Sistema Informatikoakoier.lopezdelacalle@ehu.eus

Gaitasunak

IzenaPisua
Habilidad para manejar las estrategias y herramientas basadas en conocimiento para el procesamiento del lenguaje humano.20.0 %
Habilidad para manejar las estrategias y herramientas de aprendizaje automático para el procesamiento del lenguaje humano.20.0 %
Habilidad para el manejo, adaptación y mejora de los métodos empíricos más relevantes para la investigación en las tecnologías de la lengua.20.0 %
Capacidad para gestionar representaciones multimodales.20.0 %
Capacidad para mejorar la comprensión del lenguaje con la ayuda de la información visual.20.0 %

Irakaskuntza motak

MotaIkasgelako orduakIkasgelaz kanpoko orduakOrduak guztira
Magistrala203050
Ordenagailuko p.4060100

Irakaskuntza motak

IzenaOrduakIkasgelako orduen ehunekoa
Eskola magistralak50.040 %
Ordenagailuko praktikak, irteerak, bisitak100.040 %

Ebaluazio-sistemak

IzenaGutxieneko ponderazioaGehieneko ponderazioa
Lanak proiektuak50.0 % 50.0 %
Banakako eta/edo taldeko lana, entsegua50.0 % 50.0 %

Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak

* RA1 Manejar herramientas de aprendizaje profundo.

* RA2 Demostrar comprensión sobre los sistemas de aprendizaje profundo, así como las arquitecturas principales usadas en el PLN.

* RA3 Desarrollar unos sistemas básicos de aprendizaje profundo aplicado a problemas de PLN.

* RA4 Demostrar conocimiento sobre los últimos avances del aprendizaje profundo en PLN.

Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

Sistema de Evaluación Continua

Herramientas y porcentajes de calificación:

Prueba escrita a desarrollar (%):

Realización de prácticas (ejercicios, casos o problemas) (%): 50

Trabajos individuales (%): 50



Sistema de Evaluación Final

Herramientas y porcentajes de calificación:

Prueba escrita a desarrollar (%): 50

Trabajos individuales (%): 50

Ezohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea

Sistema de Evaluación Final

Herramientas y porcentajes de calificación:

Prueba escrita a desarrollar (%): 50

Trabajos individuales (%): 50

Irakasgai-zerrenda

1. Introduction to machine learning and NLP with Tensorflow

2. Multilayer Perceptron

3. Word embeddings and recurrent neural networks

4. Seq2seq, neural machine translation and better RNNs

5. Attention, Transformers and Natural Language Inference

6. Pre-trained transformers, BERTology

7. Bridging the gap between natural languages and the visual world

Bibliografia

Oinarrizko bibliografia

Yoav Goldberg's Primer. http://u.cs.biu.ac.il/~yogo/nnlp.pdf

Kyunghyun Cho's course notes. http://arxiv.org/pdf/1511.07916.pdf

The online version of the Goodfellow, Bengio, and Courville Deep Learning textbook. http://www.deeplearningbook.org/