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Schulungsübersicht
Einführung in fortgeschrittenes NLU
- Überblick über fortgeschrittene NLU-Techniken
- Zentrale Herausforderungen beim Verstehen von Sprachkontext und Semantik
- NLU in realen Anwendungen
Semantische Analyse und Interpretation
- Tiefes Eintauchen in die semantische Repräsentation
- Semantisches Parsing und Frame-Semantik
- Verwendung von Einbettungen und Transformern für semantisches Verständnis
Erkennung und Klassifizierung von Absichten
- Verstehen von Benutzerabsichten in konversationellen Systemen
- Techniken für eine genaue Absichtsklassifizierung
- Verbesserung von Modellen zur Absichtserkennung mit realen Datensätzen
Deep Learning in NLU
- Nutzung neuronaler Netze für die Sprachmodellierung
- Fortgeschrittene Techniken unter Verwendung von BERT, GPT und anderen Transformer-Modellen
- Transferlernen für NLU-Optimierung
Kontextuelles Verstehen in NLU
- Umgang mit Mehrdeutigkeit in der Sprachinterpretation
- Disambiguierungstechniken in NLU-Modellen
- Verwendung von Kontext zur Verbesserung der Genauigkeit bei NLU-Aufgaben
Praktische Anwendungen von NLU
- NLU in virtuellen Assistenten und Chatbots
- Fallstudien im Bereich Kundenservice und Automatisierung
- Erforschung von Anwendungen in den Bereichen Recht, Gesundheitswesen und Finanzen
Herausforderungen und zukünftige Trends in NLU
- Ethische Überlegungen in NLU-Systemen
- Umgang mit mehrsprachigen NLU-Aufgaben
- Aufkommende Trends und zukünftige Möglichkeiten in der NLU-Forschung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Mittlere Erfahrung mit maschinellem Lernen
- Vertrautheit mit Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache
- Grundlegende Programmierkenntnisse in Python
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Ingenieure für maschinelles Lernen
- Datenwissenschaftler, die an Sprachmodellen arbeiten
14 Stunden