Procesamiento de Lenguaje Natural con Aprendizaje Profundo

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Tema 1. Introducción (pln, tareas básicas pln, aprendizaje profundo, etc)

• Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo.
• Tareas básicas de PLN y Datasets
• Evaluación.
• Visualización de datos.

Tema 2. Redes convolucionales 

Tema 3. Modelos Word embeddings.

Tema 4. Redes recurrentes. 

Tema 5. Transformers.

Tema 6. Data augmentation. 

Tema 7. Desarrollo de aplicaciones de PLN basadas en modelos de aprendizaje profundo (Clasificación y multi-etiquetado de textos, Regresión en textos, Reconocimiento de entidades, Generación de texto (generación de resúmenes)).

• Clasificación de Textos.
• Regresión
• Multietiquetado de textos
• Reconocimiento de Entidades
• Generación de resúmenes