Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в Advanced NLU
- Преглед на усъвършенствани NLU техники
- Ключови предизвикателства при разбирането на езиковия контекст и семантиката
- NLU в приложения от реалния свят
Семантичен анализ и интерпретация
- Дълбоко потапяне в семантичното представяне
- Семантичен анализ и семантика на фрейма
- Използване на вграждания и трансформатори за семантично разбиране
Разпознаване и класификация на намерението
- Разбиране на намерението на потребителя в разговорни системи
- Техники за точна класификация на намеренията
- Подобряване на моделите за разпознаване на намерения с масиви от данни от реалния свят
Deep Learning в NLU
- Използване на невронни мрежи за езиково моделиране
- Разширени техники, използващи BERT, GPT и други модели трансформатори
- Трансфер на обучение за NLU оптимизация
Контекстуално разбиране в NLU
- Справяне с двусмислието при езиковото тълкуване
- Техники за отстраняване на многозначност в моделите на NLU
- Използване на контекст за подобрена точност в NLU задачи
Практически приложения на NLU
- NLU във виртуални асистенти и чатботове
- Казуси в обслужването на клиенти и автоматизацията
- Проучване на правни, здравни и финансови приложения
Предизвикателства и бъдещи тенденции в NLU
- Етични съображения в системите на NLU
- Работа с многоезични NLU задачи
- Възникващи тенденции и бъдещи възможности в изследванията на NLU
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Среден опит с машинно обучение
- Запознаване с техниките за обработка на естествен език
- Основни умения за програмиране в Python
Публика
- AI разработчици
- Инженери за машинно обучение
- Учени по данни, работещи върху езикови модели
14 Часа