Competencies and objectives

Provisional information. Pending approval by the University of Alicante Studies Planning & Training Actions Committee.

 

Course context for academic year 2024-25

The course provides an introduction to machine learning and its application in natural language processing. It will cover the problems that this field addresses, its fundamental techniques, such as corpus construction, evaluation metrics, preprocessing, and feature extraction. Additionally, the basic aspects of deep learning, its tools, and its implementation in advanced models will be reviewed. Practical applications will be explored, including conversational agents, detection of aggressive language, stereotypes and sexism, identification of misinformation and conspiracy theories, and improvement of machine translation.

 

 

Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees) for academic year 2024-25

Skills/Skills

  • HD01 : Sabe aplicar los conocimientos adquiridos y tiene capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • HD05 : Sabe identificar las necesidades de análisis y recursos para diferentes problemas del PLN.
  • HD06 : Identifica las necesidades de aprendizaje de cada problema PLN.
  • HD07 : Sabe valorar la problemática del idioma o dominio objetivo y la disponibilidad de recursos.
  • HD09 : Desarrolla habilidades de comunicación oral y escrita en la presentación o defensa de ideas o informes.

 

Conocimientos/Contenidos

  • CON06 : Comprende la evolución del PLN (simbólica, estadística, neural).
  • CON07 : Conoce los principales métodos de aprendizaje automático para PLN.
  • CON08 : Conoce métricas y métodos de evaluación del resultado del aprendizaje en PLN.
  • CON09 : Conoce las competiciones y campañas internacionales de evaluación de sistemas PLN.
  • CON10 : Conoce las opciones de diseño de un sistema de aprendizaje automático (monolítico, pipeline, autoincremental, etc.)
  • CON11 : Conoce los recursos lingüísticos masivos existentes (base de datos, bases de conocimiento, corpus anotados, Dataset, Data lake etc.).
  • CON12 : Conoce herramientas de apoyo a la anotación de corpus.
  • CON13 : Conoce métodos de enriquecimiento semiautomático de corpus.
  • CON14 : Conoce métricas y métodos de evaluación de corpus.
  • CON15 : Conoce métodos para el descubrimiento automático de conocimiento y su integración en un proceso de PLN
  • CON16 : Conoce y comprende qué es un modelo del lenguaje.
  • CON17 : Conoce aplicaciones de los modelos del lenguaje.
  • CON18 : Conoce los distintos modelos del lenguaje (unigrama, N-grama, factorizados, etc.).
  • CON19 : Conoce los modelos preentrenados disponibles.

 

Skills/Competences

  • C01 : Conoce los fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).
  • C02 : Sabe analizar, sintetizar y evaluar ideas nuevas y complejas con espíritu crítico en el área del PLN.
  • C03 : Analiza y evalúa tecnologías y recursos necesarios para diferentes tareas y aplicaciones del PLN.
  • C04 : Posee y comprende los conocimientos que aportan una base u oportunidad de ser original en el desarrollo o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

 

 

 

Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2024-25

  • Master advanced techniques: Learn about large language models and their training.
  • Data preprocessing: Acquire skills in preparing text corpora for model training.
  • Practical applications: Explore how machine learning can solve specific NLP problems.

 

 

General

Code: 79588
Lecturer responsible:
ABREU SALAS, JOSE IGNACIO
Credits ECTS: 6,00
Theoretical credits: 2,40
Practical credits: 0,00
Distance-base hours: 3,60

Departments involved

  • Dept: LANGUAGES AND COMPUTING SYSTEMS
    Area: LANGUAGES AND COMPUTING SYSTEMS
    Theoretical credits: 2,4
    Practical credits: 0
    This Dept. is responsible for the course.
    This Dept. is responsible for the final mark record.

Study programmes where this course is taught