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

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории