Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
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
Wymagania
- Średniozaawansowane doświadczenie z uczeniem maszynowym
- Zapoznanie z technikami przetwarzania języka naturalnego
- Podstawowe umiejętności programowania w Python
Grupa docelowa
- Programiści AI
- Inżynierowie uczenia maszynowego
- Naukowcy danych pracujący nad modelami językowymi
14 godzin