Advanced Techniques in NLU for AI

• 机器学习的中级经验
• 熟悉自然语言处理技术
• 基本程式设计技能 Python

观众

• AI 开发人员
• 机器学习工程师
• 研究语言模型的数据科学家

本课程侧重于高级 Natural Language Understanding (NLU) 技术，涵盖最先进的方法，例如语义分析、意图识别和最新的深度学习模型。参与者将深入了解如何利用 NLU 开发能够在各种环境中解释和理解人类语言的复杂 AI 模型。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望加深现代 NLU 技术专业知识的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 为 AI 系统实施高级 NLU 技术。
• 利用深度学习模型进行语义理解。
• 在复杂应用程式中执行意图识别和分类。
• 利用最先进的工具（如 Hugging Face Transformers）执行 NLU 任务。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

高级 NLU 简介

• 高级 NLU 技术概述
• 理解语言上下文和语义的主要挑战
• 实际应用中的 NLU

语义分析和解释

• 深入了解语义表示
• 语义解析和框架语义
• 使用 embeddings 和 transformers 进行语义理解

意图识别和分类

• 了解对话系统中的用户意图
• 用于准确意向分类的技术
• 使用真实数据集改进意图识别模型

Deep Learning 在 NLU 中

• 利用神经网路进行语言建模
• 使用 BERT、GPT 和其他 transformer 模型的高级技术
• 用于 NLU 优化的迁移学习

NLU 中的情境理解

• 处理语言口译中的歧义
• NLU 模型中的消歧技术
• 使用上下文提高 NLU 任务的准确性

NLU 的实际应用

• 虚拟助手和聊天机器人中的 NLU
• 客户服务和自动化案例研究
• 探索法律、医疗保健和金融应用

NLU 的挑战和未来趋势

• NLU 系统中的道德考虑
• 处理多语言 NLU 任务
• NLU 研究的新兴趋势和未来机遇

总结和后续步骤