Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do pokročilého přirozeného jazykového porozumění
- Přehled pokročilých technik NLU
- Hlavní výzvy spojené s pochopením kontextu a sémantiky jazyka
- Využití NLU v reálných aplikacích
Sémantická analýza a interpretace
- Podrobný rozbor sémantického reprezentování
- Sémantické parsování a rámcová sémantika
- Využití embeddingů a transformátorů k sémantickému porozumění
Rozpoznávání a klasifikace záměru
- Pochopení uživatelského záměru v konverzačních systémech
- Metody pro přesnou klasifikaci záměru
- Jak vylepšit modely rozpoznávání záměru pomocí reálných datových sad
Hluboké učení v oblasti NLU
- Využití neuronových sítí k modelování jazyka
- Pokročilé techniky využívající modely BERT, GPT a další transformátory
- Transfer learning pro optimalizaci modelů NLU
Kontextové porozumění v rámci NLU
- Řešení nejednoznačnosti při interpretaci jazyka
- Metody odstranění nejednoznačnosti v modelech NLU
- Využití kontextu ke zvýšení přesnosti modelů NLU
Praktické aplikace NLU
- Využití NLU u virtuálních asistentů a chatbotů
- Případové studie z oblasti zákaznického servisu a automatizace
- Možnosti využití NLU v právu, zdravotnictví a finančnictví
Výzvy a budoucí trendy v oblasti NLU
- Etické aspekty při tvorbě systémů NLU
- Řešení vícejazyčných úloh v oblasti NLU
- Nové trendy a budoucí příležitosti ve výzkumu NLU
Závěr a další kroky
Požadavky
- Středně pokročilé znalosti v oblasti strojového učení
- Seznámenost s technikami zpracování přirozeného jazyka
- Základní programátorské dovednosti v jazyce Python
Cílová skupina
- Vývojáři umělé inteligence
- Inženýři strojového učení
- Datoví vědci pracující s jazykovými modely
14 Hodiny
