Asignaturas - Máster 310701

Asignaturas - Máster universitario en tecnologías del lenguaje

REDES NEURONALES PARA EL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL

Código Asignatura: 31070017

PRESENTACIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN

REDES NEURONALES PARA EL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL
31070017
2024/2025
TÍTULOS DE MASTER EN QUE SE IMPARTE MÁSTER UNIVERSITARIO EN TECNOLOGÍAS DEL LENGUAJE
CONTENIDOS
6
150
ANUAL
CASTELLANO

La asignatura "Redes Neuronales para el Procesamiento del Lenguaje Natural" presenta de manera práctica las principales técnicas basadas en redes neuronales y aprendizaje profundo (Deep Learning) aplicadas al procesamiento de texto. Se utilizarán técnicas de representación específicamente diseñadas para la introducción de información textual en redes neuronales. Se estudiarán arquitecturas como las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes, los modelos basados en atención y los modelos contextuales, todas ellas aplicadas a la resolución de problemas del Procesamiento del Lenguaje Natural. El estudiante se familiarizará con todas las técnicas a partir de ejercicios prácticos enfocados al diseño, implementación, entrenamiento y evaluación de las arquitecturas propuestas, para desarrollar habilidades que le permitan seleccionar las más adecuadas para cada determinado problema e implementar soluciones basadas en ellas.

 

Reseña del Profesorado:

RODRIGO YUSTE, ÁLVARO (coordinador)

Alvaro Rodrigo forma parte del grupo de investigación NLP&IR de la UNED.

Investiga dentro del ámbito del Procesamiento del Lenguaje Natural, centrándose en la búsqueda de respuestas, habiendo participado en la organización de diversas tareas de evaluación internacional así como en el desarrollo de este tipo de sistemas. Además, también investiga en diversos métodos para la detección y mitigación de la desinformación.

Ha formado parte del comité de programa de diversos congresos y es revisor de diversas revistas y congresos internacionales.

email: alvarory@lsi.uned.es

DUQUE FERNÁNDEZ, ANDRÉS

Andrés Duque forma parte del grupo de investigación NLP&IR de la UNED, así como del grupo TAMEI (Técnicas Avanzadas de Minería y Extracción de Información) del IMIENS (Instituto Mixto de Investigación-Escuela Nacional de Sanidad), entidad mixta del Instituto de Salud Carlos III y la UNED. 

Especializado en Inteligencia Artificial y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), sus áreas de conocimiento e investigación son el PLN enfocado a textos biomédicos, así como el aprendizaje máquina y técnicas de Big Data aplicadas a este campo. Realizó una estancia de investigación pre-doctoral en la University of Sheffield (Reino Unido), bajo la supervisión del Dr. Mark Stevenson. 

Es autor de varios artículos científicos publicados en revistas internacionales, como "Artificial Intelligence in Medicine", "Journal of Biomedical Informatics" o "Knowledge-Based Systems", así como en congresos nacionales e internacionales, y ha trabajado también como "Senior Data Scientist" en la industria.

e.mail: aduque@lsi.uned.es