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!

Owner
Somos NLP
Comunidad de profesionales, investigadores y estudiantes acelerando el avance del NLP en Español.
Somos NLP
Trains an OpenNMT PyTorch model and SentencePiece tokenizer.

Trains an OpenNMT PyTorch model and SentencePiece tokenizer. Designed for use with Argos Translate and LibreTranslate.

Argos Open Tech 61 Dec 13, 2022
Levenshtein and Hamming distance computation

distance - Utilities for comparing sequences This package provides helpers for computing similarities between arbitrary sequences. Included metrics ar

112 Dec 22, 2022
Pipelines de datos, 2021.

Este repo ilustra un proceso sencillo de automatización de transformación y modelado de datos, a través de un pipeline utilizando Luigi. Stack princip

Rodolfo Ferro 8 May 19, 2022
Visual Automata is a Python 3 library built as a wrapper for Caleb Evans' Automata library to add more visualization features.

Visual Automata Copyright 2021 Lewi Lie Uberg Released under the MIT license Visual Automata is a Python 3 library built as a wrapper for Caleb Evans'

Lewi Uberg 55 Nov 17, 2022
The model is designed to train a single and large neural network in order to predict correct translation by reading the given sentence.

Neural Machine Translation communication system The model is basically direct to convert one source language to another targeted language using encode

Nishant Banjade 7 Sep 22, 2022
Search Git commits in natural language

NaLCoS - NAtural Language COmmit Search Search commit messages in your repository in natural language. NaLCoS (NAtural Language COmmit Search) is a co

Pushkar Patel 50 Mar 22, 2022
Code for ACL 2021 main conference paper "Conversations are not Flat: Modeling the Intrinsic Information Flow between Dialogue Utterances".

Conversations are not Flat: Modeling the Intrinsic Information Flow between Dialogue Utterances This repository contains the code and pre-trained mode

ICTNLP 90 Dec 27, 2022
Wikipedia-Utils: Preprocessing Wikipedia Texts for NLP

Wikipedia-Utils: Preprocessing Wikipedia Texts for NLP This repository maintains some utility scripts for retrieving and preprocessing Wikipedia text

Masatoshi Suzuki 44 Oct 19, 2022
Official code for Spoken ObjectNet: A Bias-Controlled Spoken Caption Dataset

Official code for our Interspeech 2021 - Spoken ObjectNet: A Bias-Controlled Spoken Caption Dataset [1]*. Visually-grounded spoken language datasets c

Ian Palmer 3 Jan 26, 2022
使用Mask LM预训练任务来预训练Bert模型。训练垂直领域语料的模型表征,提升下游任务的表现。

Pretrain_Bert_with_MaskLM Info 使用Mask LM预训练任务来预训练Bert模型。 基于pytorch框架,训练关于垂直领域语料的预训练语言模型,目的是提升下游任务的表现。 Pretraining Task Mask Language Model,简称Mask LM,即

Desmond Ng 24 Dec 10, 2022
PyTorch implementation of Microsoft's text-to-speech system FastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Speech.

An implementation of Microsoft's "FastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Speech"

Chung-Ming Chien 1k Dec 30, 2022
Pipeline for chemical image-to-text competition

BMS-Molecular-Translation Introduction This is a pipeline for Bristol-Myers Squibb – Molecular Translation by Vadim Timakin and Maksim Zhdanov. We got

Maksim Zhdanov 7 Sep 20, 2022
Search-Engine - 📖 AI based search engine

Search Engine AI based search engine that was trained on 25000 samples, feel free to train on up to 1.2M sample from kaggle dataset, link below StackS

Vladislav Kruglikov 2 Nov 29, 2022
PeCo: Perceptual Codebook for BERT Pre-training of Vision Transformers

PeCo: Perceptual Codebook for BERT Pre-training of Vision Transformers

Microsoft 105 Jan 08, 2022
Perform sentiment analysis and keyword extraction on Craigslist listings

craiglist-helper synopsis Perform sentiment analysis and keyword extraction on Craigslist listings Background I love Craigslist. I've found most of my

Mark Musil 1 Nov 08, 2021
This is a GUI program that will generate a word search puzzle image

Word Search Puzzle Generator Table of Contents About The Project Built With Getting Started Prerequisites Installation Usage Roadmap Contributing Cont

11 Feb 22, 2022
An easy to use, user-friendly and efficient code for extracting OpenAI CLIP (Global/Grid) features from image and text respectively.

Extracting OpenAI CLIP (Global/Grid) Features from Image and Text This repo aims at providing an easy to use and efficient code for extracting image &

Jianjie(JJ) Luo 13 Jan 06, 2023
SAINT PyTorch implementation

SAINT-pytorch A Simple pyTorch implementation of "Towards an Appropriate Query, Key, and Value Computation for Knowledge Tracing" based on https://arx

Arshad Shaikh 63 Dec 25, 2022
Material for GW4SHM workshop, 16/03/2022.

GW4SHM Workshop Wednesday, 16th March 2022 (13:00 – 15:15 GMT): Presented by: Dr. Rhodri Nelson, Imperial College London Project website: https://www.

Devito Codes 1 Mar 16, 2022
A toolkit for document-level event extraction, containing some SOTA model implementations

Document-level Event Extraction via Heterogeneous Graph-based Interaction Model with a Tracker Source code for ACL-IJCNLP 2021 Long paper: Document-le

84 Dec 15, 2022