課程簡介

語義理解和情境 AI 簡介

  • NLU 概述及其在 AI 中的作用
  • AI 系統中的語義理解
  • 情境化 AI 及其應用

NLU 的高級模型

  • 變壓器及其架構
  • 預訓練模型:BERT、GPT、T5
  • 用於語義理解的微調模型

情境化 AI 技術

  • 瞭解語言處理中的上下文
  • 上下文嵌入技術
  • 情境化 AI 在實際場景中的應用

AI 中的語義分析

  • 語義解析技術
  • 使用 AI 理解含義和意圖
  • 語義分析中的挑戰

AI 系統中的 NLU 應用

  • 通過語義理解改善聊天機器人交互
  • 用於語言翻譯和摘要的 AI 系統
  • NLU 中的情感分析和意圖識別

NLU 中的道德考慮和挑戰

  • 語言模型和語義理解中的偏差
  • 部署情境化 AI 的道德問題
  • 解決 NLU 系統中的限制

語義理解和情境化 AI 的未來方向

  • NLU 研究的新興趨勢
  • 情境化 AI 深度學習的進展
  • 構建更複雜、更可解釋的 NLU 模型

總結和後續步驟

最低要求

  • 自然語言處理 (NLP) 經驗
  • 對機器學習和 AI 概念有基本的瞭解

觀眾

  • NLP 研究人員
  • AI 專家
  • 機器學習工程師
 14 時間:

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