Plan Szkolenia

Wprowadzenie do rozumienia semantycznego i kontekstowej sztucznej inteligencji

  • Przegląd NLU i jego rola w sztucznej inteligencji
  • Rozumienie semantyczne w systemach sztucznej inteligencji
  • Kontekstowa sztuczna inteligencja i jej zastosowania

Zaawansowane modele dla NLU

  • Transformatory i ich architektura
  • Wstępnie wytrenowane modele: BERT, GPT, T5
  • Dostrajanie modeli dla zrozumienia semantycznego

Techniki kontekstowej sztucznej inteligencji

  • Zrozumienie kontekstu w przetwarzaniu języka
  • Techniki osadzania kontekstowego
  • Zastosowania kontekstowej sztucznej inteligencji w rzeczywistych scenariuszach

Analiza semantyczna w sztucznej inteligencji

  • Techniki parsowania semantycznego
  • Wykorzystanie sztucznej inteligencji do zrozumienia znaczenia i intencji
  • Wyzwania w analizie semantycznej

Zastosowania NLU w systemach sztucznej inteligencji

  • Poprawa interakcji chatbota dzięki zrozumieniu semantycznemu
  • Systemy sztucznej inteligencji do tłumaczenia i streszczania języka
  • Analiza nastrojów i rozpoznawanie intencji w NLU

Rozważania etyczne i wyzwania w NLU

  • Stronniczość w modelach językowych i rozumieniu semantycznym
  • Kwestie etyczne we wdrażaniu kontekstowej sztucznej inteligencji
  • Rozwiązywanie ograniczeń w systemach NLU

Przyszłe kierunki w rozumieniu semantycznym i kontekstowej sztucznej inteligencji

  • Nowe trendy w badaniach nad NLU
  • Postępy w uczeniu głębokim dla kontekstowej sztucznej inteligencji
  • Tworzenie bardziej wyrafinowanych i interpretowalnych modeli NLU

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP)
  • Podstawowe zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji

Uczestnicy

  • Badacze NLP
  • Specjaliści ds. sztucznej inteligencji
  • Inżynierowie uczenia maszynowego
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie