Comprende todos los conceptos y arquitecturas clave del estado del arte del NLP y aplícalos a casos prácticos utilizando una de las bibliotecas más populares en este campo: Hugging Face. Independientemente de tus conocimientos actuales, terminarás el curso hablando tranquilamente de Word Embeddings, Modelos Secuenciales, Mecanismos de Atención, Transformers y Modelado del Lenguaje.
En esta página encontrarás los enlaces a las grabaciones, diapositivas, notebooks y recursos adicionales de cada una de las siete sesiones del curso de NLP.
Índice del curso
- Sesión 1: Introducción al NLP y Word Embeddings
- Sesión 2: Modelos Secuenciales (RNNs y LSTMs)
- Sesión 3: Arquitectura Transformer
- Sesión 4: Transformers y Aprendizaje por Transferencia
- Sesión 5: Transformers y Generación de Texto
- Sesión 6: Transformers y Modelado del Lenguaje
- Sesión 7: Demos de NLP con 🤗 Spaces
Enlaces útiles
Equipo*
María Grandury: María es una Ingeniera e Investigadora de Machine Learning enfocada en NLP y en la fiabilidad de la IA (i.e. XAI, ataques adversarios). Estudió el doble grado de Matemáticas y Física y actualmente trabaja en neurocat, donde desarrolla una herramienta para explicar y evaluar la estabilidad de cualquier modelo de ML. María forma parte de Women in AI & Robotics cuya misión es promover una IA inclusiva y responsable. También fundó la comunidad Somos NLP con el objetivo de acelerar el avance del NLP en español.
Manuel Romero: Manuel tiene una “mente inquieta y un alma emprendedora”. Estudió ingeniería informática y cuenta con casi 10 años de experiencia como desarrollador back-end y arquitecto de software. Además, es un SCRUM Master y Product Owner certificado. Actualmente trabaja en Narrativa como Ingeniero Senior de Inteligencia Artificial especializado en NLP/NLG y es el mayor contribuidor del Model Hub de Hugging Face con más de 200 modelos.
Omar Sanseviero: Omar es un Ingeniero de Machine Learning con 7 años de experiencia en la industria de la tecnología. Actualmente trabaja en Hugging Face en el equipo de open-source democratizando el uso de Machine Learning. Previamente, Omar trabajó como Ingeniero de Software en Google en Suiza en el equipo de Assistant. Omar es un apasionado de la educación y co-fundó AI Learners, una comunidad de personas que buscan aprender y discutir temas sobre Inteligencia Artificial y sus diferentes aplicaciones.
Lewis Tunstall: Lewis es Ingeniero de Machine Learning en el equipo de open-source de Hugging Face. Tiene varios años de experiencia construyendo aplicaciones de Machine Learning para startups y empresas en los dominios de NLP, análisis de datos topológicos y series temporales. Tiene un doctorado en física teórica y ha ocupado puestos de investigación en Australia, Estados Unidos y Suiza. Su trabajo actual se centra en el desarrollo de herramientas para la comunidad de NLP y en la formación de las personas para que las utilicen de forma eficaz.
*Por orden alfabético. Biografías correspondientes al momento en que se implementó el curso.