Enseñaremos los detalles matemáticos y a utilizar redes neuronales para analizar texto utilizando ejemplos jurídicos y de redes sociales.

 

El procesamiento del lenguaje natural es una de las herramientas más poderosas en la actualidad pues permite analizar información poco estructurada como lo es el texto. Las redes neuronales son una de las herramientas más poderosas de la Inteligencia Artificial. Su utilización ha cambiado el mundo en el que vivimos y es difícil pensar en una industria que no las utilice.

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En este curso vamos a enseñar a los estudiantes a entender y a utilizar las redes neuronales de manera detallada, nos enfocaremos en cuatro partes fundamentales:

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1. Implementación en Python y buenas prácticas

2. Descripción de los distintos algoritmos

3. Las diferentes y diferencias entre arquitecturas

4. Las ideas matemáticas más relevantes

 

El curso tiene una duración de 20 horas con 2h30min por sesión los días martes y viernes y será vía ZOOM, los alumnos tendrán acceso a notas del curso y los vídeos por tiempo ilimitado.

 

Data-sets, ejemplos y código

En el curso se utilizarán data sets y ejemplos reales provenientes tanto de textos jurídicos como de redes sociales. Los alumnos se quedarán con el código utilizado en los ejercicios hechos en clase.

 

Temario

1) Introducción al curso: ideas matemáticas e instalación en Python

2) Vectorización y tensorización de texto

3) Clasificación binaria de textos y modelos markovianos del lenguaje

4) Uso de spaCy y Part of Speech tagging

5) Redes neuronales recurrentes y la retro-propagación

6) Named entity recognition y Parsing

7) Topic segmentation

8) Extracción de texto utilizando Tesseract

 

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Los Profesores son:

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1) Gabriel Guerrero, es matemático de la Fac. de Ciencias de la UNAM, con doctorado en matemáticas e informática de la Universidad de Paris VI. Pierre et Marie Curie, y experiencia profesional de 14 años en París, con más de 40 años de experiencia como programador. Ha sido profesor del Instituto de Programación de París, ITAM, ITESM y UNAM.

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2) Alfonso Ruiz estudió matemáticas en la UNAM, en la Université d'Orsay y en Oxford University. Durante su carrera ha visitado y expuesto su trabajo en diversas instituciones tales como UCLA, Universität Münster, Notre Dame University, Institute Henri Poincaré, IHES, CIRM, Sophus Lie Conference Centre, CIMAT, University of Miami entre otros. Actualmente es Director del Colegio de Matemáticas Bourbaki y dedica su tiempo a convertirlo en un centro de enseñanza e investigación de primer nivel.