Gašper Beguš je izredni profesor za jezikoslovje na Oddelku za jezikoslovje na Univerzi Kalifornije v Berkeleyju (UC Berkeley). Dodiplomski študij je zaključil na Univerzi v Ljubljani, magisterij in doktorat pa je pridobil na Univerzi Harvard. Med študijem na Harvardu je deloval kot študentski tutor in koordinator svetovanja za študente drugega letnika. Prejel je več priznanj, med drugimi nagrado za odličnost pri poučevanju (Certificate of Teaching Excellence Award), študentsko nagrado za področje uma, možganov in vedenja (Mind Brain Behavior Graduate Student Award) ter Harvardsko nagrado za zasluge (Harvard Merit/Term-Time Award). Nominiran je bil tudi za nagrado Star Family Prize za odličnost pri svetovanju. Osrednje vprašanje njegovega raziskovalnega dela je, kako ljudje usvajamo govor in kako je mogoče ta proces računsko simulirati. Za obravnavo te teme združuje eksperimentalne, statistične in računske modele. Trenutno raziskuje, kako nam dobro razumljene odvisnosti v govornih podatkih lahko pomagajo razumeti, kaj in kako se učijo nevronske mreže ter kako kodirajo učne reprezentacije. Njegova dela so bila objavljena v strokovnih revijah, kot so Journal of Linguistics, Journal of the Acoustical Society of America in Journal of the American Oriental Society.

Raziskovalno delo prof. Beguša se osredotoča na razvoj modelov globokega učenja za govorne podatke. Natančneje, modele trenira za učenje reprezentacij govorjenih besed iz neobdelanih zvočnih posnetkov. Strojno učenje združuje z vedenjskimi eksperimenti in statističnimi modeli, da bi bolje razumel, kako se nevronske mreže učijo notranjih reprezentacij govora in kako se ljudje naučimo govoriti. Njegova dela so bila objavljena na področju glasovnih sistemov različnih jezikovnih družin, vključno z indoevropskimi, kavkaškimi in avstronezijskimi jeziki.