Návrh Školení

Úvod do pokročilého NLU

  • Přehled pokročilých technik NLU
  • Klíčové výzvy při porozumění kontextu a významu jazyka
  • Použití NLU v reálném světě

Semantic Analysis and Interpretation

  • Prohloubená analýza semantického zobrazení
  • Semantické analyzování a rámec významu
  • Použití embeddings a transformerů pro porozumění významu

Rozpoznávání úmyslů a klasifikace

  • Porozumění uživatelského úmyslu v konverzačních systémech
  • Techniky pro přesnou klasifikaci úmyslů
  • Zlepšení modelů rozpoznávání úmyslů pomocí reálných datových sad

Deep Learning v NLU

  • Využití neuronových sítí pro jazykové modelování
  • Pokročilé techniky pomocí BERT, GPT a dalších transformerů
  • Transfer learning pro optimalizaci NLU

Kontextové porozumění v NLU

  • Řešení nejednoznačnosti při interpretaci jazyka
  • Techniky odstranění nejasností v modelech NLU
  • Použití kontextu pro zlepšení přesnosti úkolů NLU

Praktické aplikace NLU

  • NLU v virtuálních asistentech a chatbotech
  • Případové studie v zákaznickém servisu a automatizaci
  • Průzkum právních, zdravotních a finančních aplikací

Výzvy a budoucí trendy v NLU

  • Étnické aspekty systémů NLU
  • Řešení vícejazyčných úkolů NLU
  • Vznikající trendy a budoucí příležitosti v badatelské práci v oblasti NLU

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Středně pokročilé zkušenosti s machine learningem
  • Znalost technik zpracování přirozeného jazyka
  • Základní programátorské dovednosti v Pythonu

Cílová skupina

  • Vývojáři AI
  • Inženýři machine learningu
  • Datoví vědci pracující s jazykovými modely
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie