El curso requiere los siguientes conocimientos básicos: - Cálculo - Programación - Estadística

- Conocer las técnicas básicas de pre-procesado de texto. - Utilizar herramientas software para pre-procesado de texto. - Conocer las técnicas de modelado de tópicos. - Utilizar herramientas software de modelado de tópicos en cuerpos de documentos. - Utilizar modelos de tópicos para extracción de información. - Aprender a manejar y entrenar modelos de representación semántica en un espacio vectorial. - Aprender a entrenar modelos de lenguaje utilizando redes neuronales recursivas. - Conocer estructuras básicas de traducción basadas en redes neuronales recursivas. - Utilizar herramientas de optimización para construir modelos de lenguaje con redes neuronales recursivas.

- Técnicas de preprocesado de documentos - Resumen automático. Técnicas de agrupación - Embeddings - Modelos de Tópicos - Redes Neuronales y Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) - Procesado de texto con aprendizaje profundo

Todas las sesiones serán teorico/prácticas, en las que en cada sesión se introduce un aspecto teórico y se desarrolla utilizando librerías software específicas. Es importante destacar que estas clases requerirán iniciativa y trabajo personal y en grupo por parte del alumno (habrá conceptos que deberán estudiar personalmente a partir de algunas indicaciones, casos particulares de tendrán que desarrollar, etc.) Estas prácticas, por una parte, permiten al estudiante aplicar los conocimientos teóricos adquiridos para ensayar soluciones prácticas, de modo que pueda consolidar y analizar de forma crítica tales conocimientos. Los créditos ECTS incluyen en todos los casos la parte correspondiente de trabajo personal o en equipo por parte del alumno.