Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în NLU avansate
- Prezentare generală a tehnicilor NLU avansate
- Principalele provocări în înțelegerea contextului și a semanticii limbii
- NLU în aplicații din lumea reală
Analiza și interpretarea semantică
- Introducere aprofundată în reprezentarea semantică
- Analiza semantică și semantica cadrului
- Utilizarea embeddings și transformatoare pentru înțelegerea semantică
Recunoașterea și clasificarea intențiilor
- Înțelegerea intenției utilizatorului în sistemele conversaționale
- Tehnici pentru clasificarea precisă a intențiilor
- Îmbunătățirea modelelor de recunoaștere a intențiilor cu seturi de date din lumea reală
Deep Learning în NLU
- Valorificarea rețelelor neuronale pentru modelarea limbajului
- Tehnici avansate care utilizează BERT, GPT și alte modele de transformare
- Învățarea prin transfer pentru optimizarea NLU
Înțelegerea contextuală în NLU
- Gestionarea ambiguității în interpretarea limbajului
- Tehnici de dezambiguizare în modelele NLU
- Utilizarea contextului pentru îmbunătățirea preciziei în sarcinile NLU
Aplicații practice ale NLU
- NLU în asistenții virtuali și chatbots
- Studii de caz în serviciile pentru clienți și automatizare
- Explorarea aplicațiilor juridice, medicale și financiare
Provocări și tendințe viitoare în NLU
- Considerații etice în sistemele NLU
- Gestionarea sarcinilor NLU multilingve
- Tendințe emergente și oportunități viitoare în cercetarea NLU
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Experiență intermediară cu învățarea automată
- Familiaritate cu tehnicile de procesare a limbajului natural
- Abilități de programare de bază în Python
Audiență
- Dezvoltatori AI
- Ingineri de învățare automată
- Cercetători de date care lucrează la modele lingvistice
14 ore
