Competencias y objetivos

Información provisional. Pendiente de aprobación por la Comisión de Estudios y Formación de la Universidad de Alicante.

 

Contexto de la asignatura para el curso 2024-25

La asignatura ofrece una introducción al aprendizaje automático y su aplicación en el procesamiento del lenguaje natural. Se abordarán los problemas que resuelve esta disciplina, sus técnicas fundamentales, como la construcción de corpus, las métricas de evaluación, el preprocesamiento y la extracción de características. Además, se revisarán los aspectos básicos del aprendizaje profundo, sus herramientas y su implementación en modelos avanzados. Se explorarán aplicaciones prácticas como agentes conversacionales, detección de lenguaje agresivo, estereotipos y sexismo, identificación de desinformación y teorías de la conspiración, y mejora de la traducción automática.

 

 

Competencias de la asignatura (verificadas por ANECA en grados y másteres oficiales) para el curso 2024-25

Habilidades/ Destrezas

  • 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.

 

Capacidades/Competencias

  • 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.

 

 

 

Objetivos específicos indicados por el profesorado para el curso 2024-25

  • Dominar técnicas avanzadas: Aprende sobre modelos masivos de lenguaje y su entrenamiento.
  • Pre-procesamiento de datos: Adquiere habilidades en la preparación de corpus de texto para entrenamiento de modelos.
  • Aplicaciones prácticas: Explora cómo el aprendizaje automático puede resolver problemas específicos del PLN.

 

 

Datos generales

Código: 79588
Profesor/a responsable:
ABREU SALAS, JOSE IGNACIO
Crdts. ECTS: 6,00
Créditos teóricos: 2,40
Créditos prácticos: 0,00
Carga no presencial: 3,60

Departamentos con docencia

  • Dep.: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
    Área: LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
    Créditos teóricos: 2,4
    Créditos prácticos: 0
    Este dep. es responsable de la asignatura.
    Este dep. es responsable del acta.

Estudios en los que se imparte