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
Host your own GPT-3 Discord bot

GPT3 Discord Bot Host your own GPT-3 Discord bot i'd host and make the bot invitable myself, however GPT3 terms of service prohibit public use of GPT3

[something hillarious here] 8 Jan 07, 2023
Speech Recognition Database Management with python

Speech Recognition Database Management The main aim of this project is to recogn

Abhishek Kumar Jha 2 Feb 02, 2022
PyABSA - Open & Efficient for Framework for Aspect-based Sentiment Analysis

PyABSA - Open & Efficient for Framework for Aspect-based Sentiment Analysis

YangHeng 567 Jan 07, 2023
Refactored version of FastSpeech2

Refactored version of FastSpeech2. An implementation of Microsoft's "FastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Speech"

ILJI CHOI 10 May 26, 2022
🤗 Transformers: State-of-the-art Natural Language Processing for Pytorch, TensorFlow, and JAX.

English | 简体中文 | 繁體中文 State-of-the-art Natural Language Processing for Jax, PyTorch and TensorFlow 🤗 Transformers provides thousands of pretrained mo

Hugging Face 77.2k Jan 03, 2023
Code for the paper TestRank: Bringing Order into Unlabeled Test Instances for Deep Learning Tasks

TestRank in Pytorch Code for the paper TestRank: Bringing Order into Unlabeled Test Instances for Deep Learning Tasks by Yu Li, Min Li, Qiuxia Lai, Ya

3 May 19, 2022
SummerTime - Text Summarization Toolkit for Non-experts

A library to help users choose appropriate summarization tools based on their specific tasks or needs. Includes models, evaluation metrics, and datasets.

Yale-LILY 213 Jan 04, 2023
This converter will create the exact measure for your cappuccino recipe from the grandiose Rafaella Ballerini!

About CappuccinoJs This converter will create the exact measure for your cappuccino recipe from the grandiose Rafaella Ballerini! Este conversor criar

Arthur Ottoni Ribeiro 48 Nov 15, 2022
NLP applications using deep learning.

NLP-Natural-Language-Processing NLP applications using deep learning like text generation etc. 1- Poetry Generation: Using a collection of Irish Poem

KASHISH 1 Jan 27, 2022
Code for "Parallel Instance Query Network for Named Entity Recognition", accepted at ACL 2022.

README Code for Two-stage Identifier: "Parallel Instance Query Network for Named Entity Recognition", accepted at ACL 2022. For details of the model a

Yongliang Shen 45 Nov 29, 2022
🎐 a python library for doing approximate and phonetic matching of strings.

jellyfish Jellyfish is a python library for doing approximate and phonetic matching of strings. Written by James Turk James Turk 1.8k Dec 21, 2022

Transformers and related deep network architectures are summarized and implemented here.

Transformers: from NLP to CV This is a practical introduction to Transformers from Natural Language Processing (NLP) to Computer Vision (CV) Introduct

Ibrahim Sobh 138 Dec 27, 2022
This code is the implementation of Text Emotion Recognition (TER) with linguistic features

APSIPA-TER This code is the implementation of Text Emotion Recognition (TER) with linguistic features. The network model is BERT with a pretrained mod

kenro515 1 Feb 08, 2022
Test finetuning of XLSR (multilingual wav2vec 2.0) for other speech classification tasks

wav2vec_finetune Test finetuning of XLSR (multilingual wav2vec 2.0) for other speech classification tasks Initial test: gender recognition on this dat

8 Aug 11, 2022
A Domain Specific Language (DSL) for building language patterns. These can be later compiled into spaCy patterns, pure regex, or any other format

RITA DSL This is a language, loosely based on language Apache UIMA RUTA, focused on writing manual language rules, which compiles into either spaCy co

Šarūnas Navickas 60 Sep 26, 2022
Text-to-Speech for Belarusian language

title emoji colorFrom colorTo sdk app_file pinned Belarusian TTS 🐸 green green gradio app.py false Belarusian TTS 📢 🤖 Belarusian TTS (text-to-speec

Yurii Paniv 1 Nov 27, 2021
This repository collects together basic linguistic processing data for using dataset dumps from the Common Voice project

Common Voice Utils This repository collects together basic linguistic processing data for using dataset dumps from the Common Voice project. It aims t

Francis Tyers 40 Dec 20, 2022
Mapping a variable-length sentence to a fixed-length vector using BERT model

Are you looking for X-as-service? Try the Cloud-Native Neural Search Framework for Any Kind of Data bert-as-service Using BERT model as a sentence enc

Han Xiao 11.1k Jan 01, 2023
Fastseq 基于ONNXRUNTIME的文本生成加速框架

Fastseq 基于ONNXRUNTIME的文本生成加速框架

Jun Gao 9 Nov 09, 2021