El objetivo principal de la asignatura consiste en presentar de manera práctica al estudiante las principales técnicas de aprendizaje profundo aplicadas al procesamiento de texto, de modo que pueda seleccionar las más adecuadas para un determinado problema e implementar soluciones basadas en ellas. De acuerdo con esto, los resultados del aprendizaje son:

1. Conocer los fundamentos básicos de las redes neuronales, las distintas arquitecturas existentes y cómo se pueden aplicar al procesamiento de textos.
2. Conocer los diversos mecanismos que se han desarrollado para mejorar la eficacia de las redes neuronales en tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural, como los sistemas de memoria o atención.
3. Conocer las últimas tendencias dentro del aprendizaje profundo aplicado al procesamiento del lenguaje natural.
4. Entender y utilizar modelos contextuales de aprendizaje profundo pre-entrenados, y adaptarlos a tareas específicas.
5. Desarrollar aplicaciones para el procesamiento de texto basadas en aprendizaje profundo.
6. Desarrollar un hábito de lectura de artículos científicos y capacidad para buscar información que complemente el material propuesto inicialmente.
7. Desarrollar la capacidad de reflexión sobre el material estudiado, necesaria para poder realizar una síntesis de calidad.