Návrh Školení

Úvod do sémantického porozumění a kontextové umělé inteligence

  • Přehled NLU a její role v AI
  • Sémantické porozumění v systémech AI
  • Kontextová umělá inteligence a její aplikace

Pokročilé modely pro NLU

  • Transformátory a jejich architektura
  • Předtrénované modely: BERT, GPT, T5
  • Jemné ladění modelů pro sémantické porozumění

Kontextové techniky AI

  • Pochopení kontextu při zpracování jazyka
  • Techniky kontextového vkládání
  • Aplikace kontextové umělé inteligence ve scénářích reálného světa

Sémantická analýza v AI

  • Techniky sémantické analýzy
  • Použití AI k pochopení smyslu a záměru
  • Výzvy v sémantické analýze

Aplikace NLU v systémech AI

  • Zlepšení interakcí chatbotů se sémantickým porozuměním
  • Systémy umělé inteligence pro jazykový překlad a sumarizaci
  • Analýza sentimentu a rozpoznávání záměrů v NLU

Etické úvahy a výzvy v NLU

  • Předpojatost v jazykových modelech a sémantickém porozumění
  • Etické problémy při nasazování kontextové umělé inteligence
  • Řešení omezení v systémech NLU

Budoucí směry v sémantickém porozumění a kontextové umělé inteligenci

  • Nové trendy ve výzkumu NLU
  • Pokroky v hlubokém učení pro kontextovou umělou inteligenci
  • Vytváření sofistikovanějších a interpretovatelných modelů NLU

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Zkušenosti se zpracováním přirozeného jazyka (NLP)
  • Základní porozumění konceptům strojového učení a umělé inteligence

Publikum

  • NLP výzkumníci
  • specialisté na AI
  • Inženýři strojového učení
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie