AI for Semantic Understanding, Contextual AI, and NLU

• Doświadczenie w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP)
• Podstawowe zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Publiczność

• Badacze NLP
• Specjaliści ds. sztucznej inteligencji
• Inżynierowie uczenia maszynowego

Kurs ten koncentruje się na zaawansowanych modelach rozumienia języka, w tym transformatorach, wstępnie wytrenowanych modelach językowych oraz ich roli w zrozumieniu semantyki i kontekstu w języku naturalnym. Zagłębia się w zasady Natural Language Understanding (NLU) i jego zastosowania w zaawansowanych systemach sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą poznać najnowocześniejsze techniki NLU i zrozumienia semantycznego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady rozumienia semantycznego i kontekstowej sztucznej inteligencji.
• Pracować z najnowocześniejszymi modelami, takimi jak transformatory i wstępnie wytrenowane modele językowe.
• Wdrożyć techniki NLU w celu lepszego zrozumienia języka AI.
• Opracowanie aplikacji wykorzystujących analizę semantyczną i kontekstową sztuczną inteligencję.

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 rozumienia semantycznego i kontekstowej sztucznej inteligencji

• Przegląd NLU i jego rola w sztucznej inteligencji
• Rozumienie semantyczne w systemach sztucznej inteligencji
• Kontekstowa sztuczna inteligencja i jej zastosowania

Zaawansowane modele dla NLU

• Transformatory i ich architektura
• Wstępnie wytrenowane modele: BERT, GPT, T5
• Dostrajanie modeli dla zrozumienia semantycznego

Techniki kontekstowej sztucznej inteligencji

• Zrozumienie kontekstu w przetwarzaniu języka
• Techniki osadzania kontekstowego
• Zastosowania kontekstowej sztucznej inteligencji w rzeczywistych scenariuszach

Analiza semantyczna w sztucznej inteligencji

• Techniki parsowania semantycznego
• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do zrozumienia znaczenia i intencji
• Wyzwania w analizie semantycznej

Zastosowania NLU w systemach sztucznej inteligencji

• Poprawa interakcji chatbota dzięki zrozumieniu semantycznemu
• Systemy sztucznej inteligencji do tłumaczenia i streszczania języka
• Analiza nastrojów i rozpoznawanie intencji w NLU

Rozważania etyczne i wyzwania w NLU

• Stronniczość w modelach językowych i rozumieniu semantycznym
• Kwestie etyczne we wdrażaniu kontekstowej sztucznej inteligencji
• Rozwiązywanie ograniczeń w systemach NLU

Przyszłe kierunki w rozumieniu semantycznym i kontekstowej sztucznej inteligencji

• Nowe trendy w badaniach nad NLU
• Postępy w uczeniu głębokim dla kontekstowej sztucznej inteligencji
• Tworzenie bardziej wyrafinowanych i interpretowalnych modeli NLU

Podsumowanie i kolejne kroki