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

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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