Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés az Advanced NLU-ba
- A fejlett NLU technikák áttekintése
- Kulcsfontosságú kihívások a nyelvi kontextus és a szemantika megértésében
- NLU valós alkalmazásokban
Szemantikai elemzés és értelmezés
- Mélyen merüljön el a szemantikai reprezentációban
- Szemantikai elemzés és keretszemantika
- Beágyazások és transzformátorok használata a szemantikai megértéshez
Szándékfelismerés és osztályozás
- A felhasználói szándékok megértése társalgási rendszerekben
- A szándék pontos besorolásának technikái
- Szándékfelismerő modellek fejlesztése valós adatkészletekkel
Deep Learning az NLU-ban
- Neurális hálózatok kihasználása nyelvi modellezéshez
- Fejlett technikák BERT, GPT és más transzformátormodellek használatával
- Tanulás átvitele az NLU optimalizálásához
Kontextuális megértés az NLU-ban
- A kétértelműség kezelése a nyelvi értelmezésben
- Egyértelműsítési technikák az NLU modellekben
- Kontextus használata az NLU-feladatok pontosságának növelésére
Az NLU gyakorlati alkalmazásai
- NLU virtuális asszisztensekben és chatbotokban
- Esettanulmányok az ügyfélszolgálat és az automatizálás területén
- Jogi, egészségügyi és pénzügyi alkalmazások feltárása
Kihívások és jövőbeli trendek az NLU-ban
- Etikai szempontok az NLU rendszerekben
- Többnyelvű NLU feladatok kezelése
- Feltörekvő trendek és jövőbeli lehetőségek az NLU-kutatásban
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Középfokú gépi tanulási tapasztalat
- A természetes nyelvi feldolgozási technikák ismerete
- Alapvető programozási ismeretek a Python nyelven
Közönség
- AI fejlesztők
- Gépi tanulási mérnökök
- Nyelvi modelleken dolgozó adattudósok
14 Órák
