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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: