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--- materias:pln:uba2019 [2019/09/06 20:11] – francolq
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   * [[https://groups.google.com/forum/#!forum/pln-uba-2019|Lista de correo]]
     * ([[https://groups.google.com/forum/#!forum/pln-famaf-2015|2015]], [[https://groups.google.com/forum/#!forum/pln-famaf-2017|2017]], [[https://groups.google.com/forum/#!forum/pln-uba-2018|UBA 2018]], [[https://groups.google.com/forum/#!forum/pln-famaf-2019|2019]])
-  * Repositorio: https://github.com/PLN-FaMAF/PLN-UBA2019
+  * Repositorio: https://github.com/PLN-FaMAF/pln-uba-2019
-  * [[materias:pln|Cursos relacionados]]
 ===== Novedades =====
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 ===== Resumen =====
-El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) estudia el uso de algoritmos y estructuras de datos para el procesamiento automático del lenguaje humano. Es una rama de las Ciencias de la Computación, la Inteligencia Artificial y la Lingüística Computacional, que sirve tanto para el desarrollo de aplicaciones prácticas que utilicen tecnología basada en lenguaje humano, como para el estudio de los problemas fundamentales de la lingüística teórica y las ciencias cognitivas.
+El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) estudia el uso de algoritmos
+y estructuras de datos para el procesamiento automático del lenguaje humano.
+Es una rama de las Ciencias de la Computación, la Inteligencia
+Articial y la Lingüística Computacional, que sirve tanto para el desarrollo de
+aplicaciones prácticas que utilicen tecnología basada en lenguaje humano, como
+para el estudio de los problemas fundamentales de la lingüística teórica y las
+ciencias cognitivas.
-En esta materia daremos una introducción a las diferentes tareas que componen el PLN, y los diferentes enfoques computacionales para encararlas. Haremos énfasis especialmente en el [[https://en.wikipedia.org/wiki/Corpus_linguistics|trabajo basado en corpus]] y en el uso de algoritmos de aprendizaje automático ([[https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning|Machine Learning]]).
+En este curso daremos una introducción a las principales tareas que componen el PLN, y los diferentes enfoques computacionales para encararlas. Haremos
+énfasis especialmente en el trabajo basado en corpus y en el uso de algoritmos de
+aprendizaje automático (Machine Learning). Repasaremos métodos clásicos de
+aprendizaje automático así como también enfoques modernos basados en redes
+neuronales profundas.
-El objetivo de la materia es que el alumno tenga un conocimiento general del campo de PLN, y sea capaz de comprender problemas computacionales de PLN, analizarlos, proponer soluciones, implementarlas y evaluarlas.
+El objetivo del curso es dar a las y los estudiantes un conocimiento general del
+campo de PLN. Serán capaces de identificar y comprender problemas concretos
+de PLN, y proponer soluciones para ellos.
 ===== Descripción de la Materia =====
-  * [[materias:pln:uba2018:descripcion#modalidad|Modalidad]]
+  * [[materias:pln:uba2019:descripcion#modalidad|Modalidad]]
-  * [[materias:pln:uba2018:descripcion#programa|Programa]]
+  * [[materias:pln:uba2019:descripcion#programa|Programa]]
-  * [[materias:pln:uba2018:descripcion#bibliografia|Bibliografía]]
+  * [[materias:pln:uba2019:descripcion#bibliografia|Bibliografía]]
-  * [[materias:pln:uba2018:descripcion#enlaces|Enlaces]]
 ===== Teóricos =====
-  * [[materias:pln:uba2018:teoricos|Clases teóricas]]
+  * [[materias:pln:uba2019:teoricos|Clases teóricas]]
 ===== Trabajos Prácticos =====
-  * [[materias:pln:uba2018:practico1|Práctico 1: Modelado de Lenguaje]]
+  * [[materias:pln:uba2019:practico1|Trabajo Práctico 1: Etiquetado de Secuencias]]
-  * [[materias:pln:uba2018:practico2|Práctico 2: Etiquetado de Secuencias]]
+  * [[https://www.kaggle.com/c/intropln-analisis-de-sentimiento|Trabajo Práctico 2: Análisis de Sentimiento]]
-  * [[materias:pln:uba2018:practico3|Práctico 3: Análisis de Sentimiento]]
-  * [[materias:pln:uba2018:practicos#calendario|Calendario]]
-  * [[materias:pln:uba2018:practicos#repositorio|Repositorio]]
-  * [[materias:pln:uba2018:practicos#modalidad|Modalidad]]
-  * [[materias:pln:uba2018:practicos#documentacion|Documentación]]
+===== Material =====
+Cursos PLN anteriores:
-===== Material =====
+  * [[materias:pln:2019|Procesamiento de Lenguaje Natural 2019 (FaMAF)]]
+  * [[materias:pln:uba2018|Procesamiento de Lenguaje Natural UBA 2018]]
+Cursos PLN + Deep Learning:
+  * [[http://web.stanford.edu/class/cs224n/|Natural Language Processing with Deep Learning (Chris Manning, Stanford, 2019)]] ([[https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1184/|Winter 2018]], [[https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1174/|Winter 2017]])
+    * **[[https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOhcuXMZkNm7j3fVwBBY42z|Video Lectures (2019)]]**
-Cursos relacionados:
+Cursos clásicos:
-  * [[materias:pln:2017|Procesamiento de Lenguaje Natural 2017 (FaMAF)]]
+  * Natural Language Processing (Dan Jurafsky & Christopher Manning, Stanford, 2014)
-  * [[materias:pln:2015|Procesamiento de Lenguaje Natural 2015 (FaMAF)]]
-  * [[https://www.coursera.org/course/nlp|Natural Language Processing (Dan Jurafsky & Christopher Manning, Coursera)]] (link muerto)
     * **[[http://web.stanford.edu/~jurafsky/NLPCourseraSlides.html|Lecture Slides]]**
-    * **[[https://www.youtube.com/playlist?list=PL6397E4B26D00A269|Video Lectures]]**
+    * **[[https://www.youtube.com/playlist?list=PLQiyVNMpDLKnZYBTUOlSI9mi9wAErFtFm|Video Lectures]]**
+    * **[[http://academictorrents.com/details/d2c8f8f1651740520b7dfab23438d89bc8c0c0ab|Torrent]]**
   * [[http://www.cs.columbia.edu/~cs4705/|Natural Language Processing (Michael Collins, Columbia, 2013)]]
-    * **[[https://www.youtube.com/user/afigfigueira/playlists?sort=dd&view=50&shelf_id=5|Video Lectures]]**
+    * **[[http://academictorrents.com/details/8a8f93e18dd6c46c48ee2936ed500b1ff4cc9175|Torrent]]**
+    * **[[https://www.youtube.com/channel/UCB_JX4jH3QQmp69rmkWpl1A|Video Lectures]]**
+Libro:
   * [[http://web.stanford.edu/~jurafsky/|Jurafsky, D]]. and [[http://www.cs.colorado.edu/~martin/|Martin, J. H.]] (2008). [[http://www.cs.colorado.edu/~martin/slp.html|Speech and Language Processing]]. Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, USA, 2nd edition.
     * [[https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/|Draft de la 3ra edición]]