Deep Learning for Natural Language Processing

ETH Zurich via Independent

Resumen

Sumérgete en la vanguardia de la inteligencia artificial con el curso "Deep Learning para el Procesamiento del Lenguaje Natural", un programa integral diseñado para profundizar en las complejidades de procesar entradas y salidas de lenguaje natural, una piedra angular de la Inteligencia General Artificial. Descubre las limitaciones de las técnicas tradicionales de IA simbólica y explora los recientes avances estadísticos logrados a través de redes neuronales que han generado un interés comercial y académico significativo en el PLN.

Este curso aplicado enfatiza los últimos avances en análisis y generación de texto y habla mediante redes neuronales recurrentes. Obtén un conocimiento profundo de las bases matemáticas de los modelos de aprendizaje automático y los algoritmos de optimización asociados a ellos. El currículo abarca la comprensión de redes neuronales para la modelación secuencial del lenguaje, su aplicación en tareas de transducción como modelos de lenguaje condicionales, y su integración con otras técnicas para aplicaciones avanzadas de PLN.

Dirigido por Phil Blunsom y en colaboración con el Grupo de Investigación de Lenguaje Natural de DeepMind, el curso cuenta con conferenciantes notables incluyendo a Phil Blunsom (Universidad de Oxford y DeepMind), Chris Dyer (Universidad Carnegie Mellon y DeepMind) y Edward Grefenstette (DeepMind), entre otros.

Objetivos de Aprendizaje: Los participantes del curso adquirirán un sólido entendimiento de varios modelos de redes neuronales, dominarán la derivación e implementación de algoritmos de optimización, comprenderán las implementaciones neuronales de mecanismos de atención y modelos de incrustación de secuencias, se concienciarán de los desafíos de hardware en la implementación escalable de modelos de redes neuronales, y adquirirán habilidades para implementar y evaluar modelos de redes neuronales para el procesamiento del lenguaje natural.

Prerrequisitos: Los participantes ideales deben tener un conocimiento fundamental en Aprendizaje Automático, adquirido a través de cursos introductorios o experiencia práctica, y ser competentes en programación. También es beneficioso estar familiarizado con Probabilidad, Álgebra Lineal y Matemáticas Continuas.

Sinopsis: Los temas incluyen una introducción a las redes neuronales para el lenguaje, redes neuronales recurrentes simples y avanzadas, problemas de implementación en GPU, reconocimiento de habla, modelos de secuencia a secuencia, respuesta a preguntas, mecanismos de memoria avanzados y modelos lingüísticos para el análisis sintáctico y semántico.

Destacados del Programa: El curso cubre Redes Neuronales Recurrentes (RNNs), Propagación hacia Atrás en el Tiempo, Memoria a Largo Corto Plazo (LSTM), Redes de Atención, Redes de Memoria, Máquinas de Turing Neuronales, Traducción de Máquinas, Respuesta a Preguntas, Reconocimiento de Habla, y más, junto con técnicas de optimización de GPU para redes neuronales.

Con la ausencia de libros de texto específicos requeridos, el curso se basa en una selección de artículos publicados y materiales en línea para articular la investigación y los desarrollos de vanguardia en el campo.

Ofrecido por ETH Zurich y entregado de manera independiente, este curso se clasifica dentro de los cursos de Deep Learning y Cursos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), perfecto para aquellos intrigados por la fusión de tecnología y lenguaje, con el objetivo de explorar las fronteras de la comprensión y generación del lenguaje natural.