Advanced Techniques in NLU for AI

• Średnie doświadczenie w uczeniu maszynowym
• Znajomość technik przetwarzania języka naturalnego
• Podstawowe umiejętności programowania w Python

Odbiorcy

• Programiści AI
• Inżynierowie uczenia maszynowego
• Naukowcy zajmujący się danymi pracujący nad modelami językowymi

Kurs ten koncentruje się na zaawansowanych Natural Language Understanding (NLU) technikach, obejmujących najnowocześniejsze metody, takie jak analiza semantyczna, rozpoznawanie intencji i najnowsze modele głębokiego uczenia się. Uczestnicy zdobędą dogłębną wiedzę na temat wykorzystania NLU do opracowania zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji zdolnych do interpretowania i rozumienia ludzkiego języka w różnych kontekstach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat nowoczesnych technik NLU.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrożyć zaawansowane techniki NLU dla systemów AI.
• Wykorzystać modele głębokiego uczenia się do zrozumienia semantycznego.
• Rozpoznawać i klasyfikować intencje w złożonych aplikacjach.
• Wykorzystywać najnowocześniejsze narzędzia, takie jak Hugging Face Transformers do zadań NLU.

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 zaawansowanego NLU

• Przegląd zaawansowanych technik NLU
• Kluczowe wyzwania w zrozumieniu kontekstu językowego i semantyki
• NLU w rzeczywistych zastosowaniach

Analiza i interpretacja semantyczna

• Głębokie zanurzenie w reprezentacji semantycznej
• Parsowanie semantyczne i semantyka ramowa
• Wykorzystanie zagnieżdżeń i transformatorów do zrozumienia semantycznego

Rozpoznawanie i klasyfikacja intencji

• Zrozumienie intencji użytkownika w systemach konwersacyjnych
• Techniki dokładnej klasyfikacji intencji
• Ulepszanie modeli rozpoznawania intencji za pomocą rzeczywistych zestawów danych

Deep Learning w NLU

• Wykorzystanie sieci neuronowych do modelowania języka
• Zaawansowane techniki wykorzystujące BERT, GPT i inne modele transformatorów
• Uczenie transferowe dla optymalizacji NLU

Rozumienie kontekstowe w NLU

• Obsługa niejednoznaczności w interpretacji języka
• Techniki ujednoznaczniania w modelach NLU
• Wykorzystanie kontekstu do poprawy dokładności w zadaniach NLU

Praktyczne zastosowania NLU

• NLU w wirtualnych asystentach i chatbotach
• Studia przypadków w obsłudze klienta i automatyzacji
• Eksploracja aplikacji prawnych, opieki zdrowotnej i finansowych

Wyzwania i przyszłe trendy w NLU

• Kwestie etyczne w systemach NLU
• Obsługa wielojęzycznych zadań NLU
• Pojawiające się trendy i przyszłe możliwości w badaniach NLU

Podsumowanie i kolejne kroki