Foundations of Natural Language Understanding (NLU)

• Podstawowa znajomość programowania (Python)
• Zainteresowanie sztuczną inteligencją i technologiami językowymi

Publiczność

• Początkujący użytkownicy AI
• Studenci nauk o danych
• Entuzjaści technologii

Natural Language Understanding (NLU) to kluczowa poddziedzina Natural Language Processing (NLP), która koncentruje się na uczeniu maszyn rozumienia i interpretowania ludzkiego języka. Ten kurs wprowadza uczestników w podstawowe zasady NLU, kluczowe algorytmy i praktyczne zastosowania, w tym rozróżnienie między NLP i NLU.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla uczestników początkujących, którzy chcą poznać podstawy NLU i jego rolę w szerszym kontekście NLP.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe pojęcia Natural Language Understanding (NLU).
• Rozróżniać NLU i NLP.
• Zapoznać się z podstawowymi technikami interpretacji języka i rozumienia kontekstu.
• Zastosować techniki NLU do prostych zadań przetwarzania tekstu.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do Natural Language Processing (NLP)

• Przegląd NLP i jego zastosowań
• Kluczowe komponenty: składnia, semantyka i pragmatyka
• Rola NLU w NLP

Zrozumienie koncepcji NLU

• Definicja i zakres rozumienia języka naturalnego
• Różnice między NLU a NLP
• Podstawowe algorytmy stosowane w NLU

Podstawowe techniki NLU

• Tokenizacja i segmentacja zdań
• Rozpoznawanie nazwanych encji (NER)
• Analiza nastrojów i klasyfikacja tekstu

Modelowanie języka w NLU

• Wprowadzenie do statystycznych i neuronowych modeli języka
• Eksploracja osadzania słów i modeli kontekstowych
• Zastosowania modeli językowych w zadaniach NLU

Wyzwania w NLU

• Niejednoznaczność w języku naturalnym
• Zrozumienie kontekstowe i ujednoznacznienie
• Radzenie sobie z językami o niskich zasobach

Zastosowania NLU

• NLU w chatbotach i wirtualnych asystentach
• Wydobywanie informacji z nieustrukturyzowanego tekstu
• Studia przypadków w różnych branżach

Przyszłe trendy w NLU

• Postępy w uczeniu głębokim dla NLU
• Nowe techniki rozumienia kontekstowego
• Przyszłość komunikacji człowieka ze sztuczną inteligencją

Podsumowanie i kolejne kroki