Plan de estudios

Formar a profesionales y jóvenes investigadores en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), una de las disciplinas enmarcadas dentro de la Inteligencia Artificial.

Aquellos con formación en titulaciones en informática y relacionadas adquirirán una formación complementaria introductoria al PLN, que ampliará su abanico de potencial especialización.

Los que no tengan una formación previa o una dedicación directamente relacionadas con la informática podrán conocer un área de investigación en pleno auge con aplicación inmediata a su desempeño laboral. 

COMPETENCIAS

Conocimientos/Contenidos

• CON1:Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
• CON2:Conocer qué es el PLN, su ecosistema y su importancia dentro de la Inteligencia Artificial.
• CON3:Conocer las aplicaciones del PLN.
• CON4:Conocer los diferentes niveles de análisis del lenguaje y sus dificultades de procesamiento automático
• CON5:Conocer herramientas y recursos de análisis del lenguaje.
• CON6:Comprender la evolución del PLN (simbólica, estadística, neural)
• CON7:Conocer los principales métodos de aprendizaje automático para PLN.
• CON8:Conocer métricas y métodos de evaluación del resultado del aprendizaje en PLN.
• CON9:Conocer las competiciones y campañas internacionales de evaluación de sistemas PLN.
• CON10:Conocer las opciones de diseño de un sistema de aprendizaje automático (monolítico, pipeline, autoincremental, etc.)
• CON11:Conocer los recursos lingüísticos masivos existentes (base de datos, bases de conocimiento, corpus anotados, Dataset, Data lake etc.).
• CON12:Conocer herramientas de apoyo a la anotación de corpus.
• CON13:Conocer métodos de enriquecimiento semiautomático de corpus.
• CON14:Conocer métricas y métodos de evaluación de corpus.
• CON15:Conocer métodos para el descubrimiento automático de conocimiento y su integración en un proceso de PLN
• CON16:Saber qué es un modelo del lenguaje.
• CON17:Conocer aplicaciones de los modelos del lenguaje.
• CON18:Conocer los distintos modelos del lenguaje (unigrama, N-grama, factorizados¿).
• CON19:Conocer los modelos pre-entrenados disponibles (BERT, GPT, XLNet¿)
• CON20:Conocer la problemática de los sesgos en PLN (raza, sexo, minorías, etc.)
• CON21:Comprender las dificultades asociadas a la discapacidad.
• CON22:Comprender la necesidad del uso del PLN en la administración pública
• CON23:Entender el desafío social en aplicaciones del PLN: asistentes virtuales, traducción automática, resúmenes, simplificación, etc.
• CON24:Conocer los últimos avances en inteligencia artificial generativa en PLN.
• CON25:Conocer los retos y oportunidades de la inteligencia artificial generativa en PLN.

Habilidades/ Destrezas

• HD1:Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
• HD2:Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
• HD3:Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones -y los conocimientos y razones últimas que las sustentan- a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
• HD4:Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
• HD5:Saber identificar las necesidades de análisis y recursos para diferentes problemas del PLN.
• HD6:Saber identificar las necesidades de aprendizaje de cada problema PLN.
• HD7:Saber valorar la problemática del idioma o dominio objetivo y la disponibilidad de recursos para él.
• HD8:Saber cómo incorporar la inteligencia artificial generativa en las aplicaciones PLN.
• HD9:Desarrollar habilidades de comunicación oral y escrita en la presentación o defensa de ideas o informes.

Capacidades/Competencias

• C1:Conocer los fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).
• C2:Saber analizar, sintetizar y evaluar ideas nuevas y complejas con espíritu crítico en el área del PLN.
• C3:Adquirir habilidades de documentación e investigación en PLN.

El Experto/a en Procesamiento del lenguaje natural consta de 15 créditos ECTS distribuidos de la siguiente forma:

Cada crédito ECTS computa 25 horas de carga de trabajo del estudiante.

En el apartado "Plan de estudios" del menú lateral se puede consultar la información sobre cada una de las asignaturas que integran el plan de estudios.

Tras superar el total de créditos se obtiene el estudio de formación permanente de EXPERTO/A EN PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL.

REQUISITOS DE ACCESO

 Para acceder a los Estudios de Formación Permanente se requiere:

• Estar en posesión de un título universitario oficial.
• También podrán acceder quienes les reste superar el TFG (trabajo fin de grado) y un máximo de 9 créditos ECTS para obtener la titulación de Grado

DIRIGIDO A

• Graduados en Informática o en titulaciones tecnológicas, ciencias sociales, lingüistas.

 CRITERIOS DE ADMISIÓN

A criterio de la dirección del máster en base a expediente académico y experiencia profesional de los titulados universitarios que se hayan preinscrito al curso.

PREINSCRIPCIÓN Y MATRICULACIÓN

La preinscripción se realiza en la secretaría administrativa del estudio, en los plazos que para cada curso académico establezca la dirección de estudios.

Una vez realizada la preinscripción y tras la aplicacion de los criterios de admisión, quienes sean admitidos recibirán un correo electrónico con las instrucciones para realizar la matrícula.

TASAS

La información completa sobre las tasas administrativas a satisfacer para cada curso académico se puede consultar en la página:

https://cfp.ua.es/es/tasas.html

El Experto/a en Procesamiento del Lenguaje Natural es un estudio de formación permanente de la Universidad de Alicante.

La legislación vigente permite que las universidades, en uso de su autonomía, puedan impartir enseñanzas conducentes a la obtención de otros títulos distintos a los títulos oficiales de Grado, Máster y Doctorado.

Los Estudios de Formación Permanente están regulados por la siguente normativa:

- REAL DECRETO 822/2021, de 28 de septiembre, por el que establece la organización de las enseñanzas universitarias y del procedimiento de aseguramiento de la calidad

- Normativa de Enseñanzas Propias de la Universidad de Alicante (BOUA 27/01/2023)

Más información sobre normativa:

https://cfp.ua.es/es/normativa.html

Se prevé la concesión de 2 becas completas. Las ayudas se concederán a aquellas personas que obtengan la máxima valoración al sumar las puntuaciones de los siguientes apartados:

- Valoración del expediente académico de los estudios que han dado acceso al título. Hasta 2 puntos. Se obtendrá dividiendo la nota media del expediente del solicitante entre la nota máxima de todas las solicitudes presentadas, y multiplicando el resultado por 2. 

- Valoración de los datos familiares y económicos. Hasta 3 puntos. Se obtendrá dividiendo la renta familiar per cápita mínima de todas las solicitudes presentadas entre la renta familiar per cápita del solicitante, y multiplicando el resultado por 3.

Serán excluidas las personas candidatas que hayan obtenido otra ayuda con fondos públicos o privados para el mismo fin o hayan obtenido una beca, ayuda o contrato en cuyas bases se recoja la exención de tasas académicas del máster cursado. Para ello se solicitará declaración jurada de no ser o haber sido beneficiaria o beneficiario de otras ayudas financiadas con fondos públicos o privados para el mismo fin.