AI for Semantic Understanding, Contextual AI, and NLU

• 自然語言處理 （NLP） 經驗
• 對機器學習和 AI 概念有基本的瞭解

觀眾

• NLP 研究人員
• AI 專家
• 機器學習工程師

本課程重點介紹語言理解的高級模型，包括 transformers、預訓練語言模型，以及它們在理解自然語言中的語義和上下文方面的作用。它深入探討了 Natural Language Understanding (NLU) 的原理及其在高級 AI 系統中的應用。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望探索 NLU 和語義理解前沿技術的高級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解語義理解和情境化 AI 的原則。
• 使用最先進的模型，如 transformer 和預先訓練的語言模型。
• 實施 NLU 技術以提高 AI 語言理解能力。
• 開發利用語義分析和情境化 AI 的應用程式。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

語義理解和情境 AI 簡介

• NLU 概述及其在 AI 中的作用
• AI 系統中的語義理解
• 情境化 AI 及其應用

NLU 的高級模型

• 變壓器及其架構
• 預訓練模型：BERT、GPT、T5
• 用於語義理解的微調模型

情境化 AI 技術

• 瞭解語言處理中的上下文
• 上下文嵌入技術
• 情境化 AI 在實際場景中的應用

AI 中的語義分析

• 語義解析技術
• 使用 AI 理解含義和意圖
• 語義分析中的挑戰

AI 系統中的 NLU 應用

• 通過語義理解改善聊天機器人交互
• 用於語言翻譯和摘要的 AI 系統
• NLU 中的情感分析和意圖識別

NLU 中的道德考慮和挑戰

• 語言模型和語義理解中的偏差
• 部署情境化 AI 的道德問題
• 解決 NLU 系統中的限制

語義理解和情境化 AI 的未來方向

• NLU 研究的新興趨勢
• 情境化 AI 深度學習的進展
• 構建更複雜、更可解釋的 NLU 模型

總結和後續步驟