AI for Semantic Understanding, Contextual AI, and NLU

• 自然语言处理 （NLP） 经验
• 对机器学习和 AI 概念有基本的了解

观众

• NLP 研究人员
• AI 专家
• 机器学习工程师

本课程重点介绍语言理解的高级模型，包括 transformers、预训练语言模型，以及它们在理解自然语言中的语义和上下文方面的作用。它深入探讨了 Natural Language Understanding (NLU) 的原理及其在高级 AI 系统中的应用。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望探索 NLU 和语义理解前沿技术的高级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解语义理解和情境化 AI 的原则。
• 使用最先进的模型，如 transformer 和预先训练的语言模型。
• 实施 NLU 技术以提高 AI 语言理解能力。
• 开发利用语义分析和情境化 AI 的应用程式。

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。

语义理解和情境 AI 简介

• NLU 概述及其在 AI 中的作用
• AI 系统中的语义理解
• 情境化 AI 及其应用

NLU 的高级模型

• 变压器及其架构
• 预训练模型：BERT、GPT、T5
• 用于语义理解的微调模型

情境化 AI 技术

• 了解语言处理中的上下文
• 上下文嵌入技术
• 情境化 AI 在实际场景中的应用

AI 中的语义分析

• 语义解析技术
• 使用 AI 理解含义和意图
• 语义分析中的挑战

AI 系统中的 NLU 应用

• 通过语义理解改善聊天机器人交互
• 用于语言翻译和摘要的 AI 系统
• NLU 中的情感分析和意图识别

NLU 中的道德考虑和挑战

• 语言模型和语义理解中的偏差
• 部署情境化 AI 的道德问题
• 解决 NLU 系统中的限制

语义理解和情境化 AI 的未来方向

• NLU 研究的新兴趋势
• 情境化 AI 深度学习的进展
• 构建更复杂、更可解释的 NLU 模型

总结和后续步骤