Curso práctico: NLP de cero a cien 🤗

Overview

Curso Práctico: NLP de cero a cien

Comprende todos los conceptos y arquitecturas clave del estado del arte del NLP y aplícalos a casos prácticos utilizando una de las bibliotecas más populares en este campo: Hugging Face. Independientemente de tus conocimientos actuales, terminarás el curso hablando tranquilamente de Transformers, Word Embeddings, modelos secuenciales, mecanismos de atención y modelado del lenguaje.

➡️ Versión web: https://somosnlp.org/nlp-de-cero-a-cien

Calendario

El curso está dividido en 7 sesiones que se impartirán cada dos martes a las 18h CET a partir del 13 de Julio. Dependiendo de tu nivel actual puedes unirte al curso en la sesión que quieras.

  • 13 Jul: Introducción al NLP y Word Embeddings
  • 27 Jul: Modelos secuenciales (RNNs, LSTMs)
  • 10 Ag: Transformers I. Arquitectura Transformer y mecanismo de atención
  • 24 Ag: Transformers II. Aprendizaje por transferencia
  • 7 Sep: Transformers III. Generación de texto
  • 21 Sep: Transformers IV. Modelado del lenguaje
  • 5 Oct: Demos de NLP con 🤗 Spaces

Cada sesión durará 30 minutos y habrá 10 minutos extra dedicados a resolver dudas de los asistentes.

¿Te has perdido una sesión? ¡No pasa nada!

  • Subimos las grabaciones a esta playlist de YouTube.
  • En este repositorio puedes consultar todo el material del curso y recursos extra.
  • Puedes preguntar tus dudas en el canal #nlp-de-cero-a-cien de nuesta comunidad de Discord.

Formadores

Por orden alfabético:

María Grandury: María es una Ingeniera e Investigadora de Machine Learning enfocada en NLP y en la fiabilidad de la IA (i.e. XAI, ataques adversarios). Estudió el doble grado de Matemáticas y Física y actualmente trabaja en neurocat, donde desarrolla una herramienta para explicar y evaluar la estabilidad de cualquier modelo de ML. María forma parte de Women in AI & Robotics cuya misión es promover una IA inclusiva y responsable. También fundó la comunidad Somos NLP con el objetivo de acelerar el avance del NLP en español.

Manuel Romero: Manuel tiene una "mente inquieta y un alma emprendedora". Estudió ingeniería informática y cuenta con casi 10 años de experiencia como desarrollador back-end y arquitecto de software. Además, es un SCRUM Master y Product Owner certificado. Actualmente trabaja en Narrativa como Ingeniero Senior de Inteligencia Artificial especializado en NLP/NLG y es el mayor contribuidor del Model Hub de Hugging Face con más de 200 modelos.

Omar Sanseviero: Omar es un Ingeniero de Machine Learning con 7 años de experiencia en la industria de la tecnología. Actualmente trabaja en Hugging Face en el equipo de open-source democratizando el uso de Machine Learning. Previamente, Omar trabajó como Ingeniero de Software en Google en Suiza en el equipo de Assistant. Omar es un apasionado de la educación y co-fundó AI Learners, una comunidad de personas que buscan aprender y discutir temas sobre Inteligencia Artificial y sus diferentes aplicaciones.

Lewis Tunstall: Lewis es Ingeniero de Machine Learning en el equipo de open-source de Hugging Face. Tiene varios años de experiencia construyendo aplicaciones de Machine Learning para startups y empresas en los dominios de NLP, análisis de datos topológicos y series temporales. Tiene un doctorado en física teórica y ha ocupado puestos de investigación en Australia, Estados Unidos y Suiza. Su trabajo actual se centra en el desarrollo de herramientas para la comunidad de NLP y en la formación de las personas para que las utilicen de forma eficaz.

Inscripción

El curso es gratuito y via online. Al registrarte en Eventbrite recibirás un email de confirmación y otro el día de cada sesión para poder entrar en el workshop.

Organizan Somos NLP 🤗 y Spain AI

Somos NLP 🤗

Somos NLP es la red internacional de profesionales, investigadores y estudiantes acelerando el avance del NLP en español. Nació como la comunidad de hispanohablantes de la iniciativa "Languages at Hugging Face" con el objetivo de democratizar el NLP en español:

  • ¿Cómo? Creando y compartiendo recursos que posibiliten y aceleren el desarrollo del NLP en Español.
  • ¿Por qué? La investigación en NLP está centrada en el inglés y descuida las dificultades particulares del NLP en español. Creemos que un idioma tan extendido como el español debería tener una representación acorde en el ámbito del NLP y vamos a hacer esto realidad.

¡Únete a la comunidad en Discord y síguenos en YouTube, Twitter y LinkedIn!

Spain AI

Spain AI es una red nacional y asociación sin ánimo de lucro, con la finalidad de crear una comunidad colaborativa dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial en España.

26 ciudades ya y creciendo. Únete a nosotros o crea tu propia comunidad en spain-ai.com y @Spain_AI. ¡Síguenos!

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Comments
  • Añade enlace a Colab y corrige dos gazapos menores

    Añade enlace a Colab y corrige dos gazapos menores

    Hola,

    He visto un par de gazapos menores, y he pensado que puede ser útil (sobre todo para principiantes), incluir el enlace para abrir el notebook directamente en Colab.

    He pensado que mejor que comentaroslo en el slack, sería más cómodo para vosotros si hago directamente una PR pero decidme lo que preferis. Mi intención es ayudar, gracias por el trabajo que estais haciendo con el curso, es una iniciativa fenomenal!

    opened by mhered 0
  • Error en Modelo Ejercicios: Clasificación de texto usando LSTMs con TensorFlow 2.0

    Error en Modelo Ejercicios: Clasificación de texto usando LSTMs con TensorFlow 2.0

    Me he suscrito al Workshop y me ha parecido genial. He intentado encontrar el código Clasificación de texto usando LSTMs con TensorFlow 2.0 explicado en la sesión 2, pero no lo encuentro. Seguí el código según lo explica @mariagrandury en el video, pero me ha dado un error al momento de crear la red neuronal y de aquí en adelante nada funciona.

    model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Embedding(vocab_size,embedding_dim), tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(embedding_dim)), tf.keras.layers.Dense(embedding_dim,activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(6,activation='softmax')])

    Error reportado... NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (bidirectional/forward_lstm/strided_slice:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supported

    Espero su ayuda urgente.

    opened by anilupss 0
Owner
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