Zaawansowane Techniki w NLU dla AI - Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Zaawansowanych Technik Rozumienia Języka Naturalnego (NLU)

• Przegląd zaawansowanych technik NLU
• Kluczowe wyzwania w rozumieniu kontekstu i semantyki języka
• Zastosowania NLU w rzeczywistych aplikacjach

Analiza i Interpretacja Semantyczna

• Głębokie zagłębienie się w reprezentację semantyczną
• Parsowanie semantyczne i semantyka ramkowa
• Wykorzystanie embeddings i transformatorów do rozumienia semantycznego

Rozpoznawanie i Klasyfikacja Intencji

• Rozumienie intencji użytkownika w systemach konwersacyjnych
• Techniki dokładnej klasyfikacji intencji
• Poprawianie modeli rozpoznawania intencji za pomocą zbiory danych z życia rzeczywistego

Uczenie Głębokie w NLU

• Wykorzystanie sieci neuronowych do modelowania języka
• Zaawansowane techniki z wykorzystaniem BERT, GPT i innych modeli transformatorowych
• Transfer learning dla optymalizacji NLU

Kontekstowe Rozumienie w NLU

• Radzenie sobie z niejednoznacznością w interpretacji języka
• Techniki odróżniania znaczeń w modelach NLU
• Wykorzystanie kontekstu dla poprawnej dokładności w zadaniach NLU

Praktyczne Zastosowania NLU

• NLU w wirtualnych asystentach i chatbotach
• Studia przypadków w obsłudze klienta i automatyzacji
• Badanie zastosowań prawnych, medycznych i finansowych

Wyzwania i Przyszłe Tendencje w NLU

• Rozważania etyczne w systemach NLU
• Radzenie sobie z wielojęzycznymi zadaniami NLU
• Wschodzące tendencje i przyszłe możliwości w badaniach nad NLU

Podsumowanie i Kolejne Krocze