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Plan du cours
Introduction au NLU avancé
- Vue d'ensemble des techniques avancées d'ULA
- Principaux défis liés à la compréhension du contexte linguistique et de la sémantique
- NLU dans les applications du monde réel
Analyse sémantique et interprétation
- Approfondissement de la représentation sémantique
- Analyse sémantique et sémantique des cadres
- Utilisation des embeddings et des transformateurs pour la compréhension sémantique
Reconnaissance et classification de l'intention
- Comprendre l'intention de l'utilisateur dans les systèmes conversationnels
- Techniques de classification précise des intentions
- Améliorer les modèles de reconnaissance d'intention à l'aide d'ensembles de données réelles
Deep Learning dans l'UAL
- Exploitation des réseaux neuronaux pour la modélisation du langage
- Techniques avancées utilisant BERT, GPT et d'autres modèles de transformation
- Apprentissage par transfert pour l'optimisation du NLU
Compréhension contextuelle dans le NLU
- Traitement de l'ambiguïté dans l'interprétation des langues
- Techniques de désambiguïsation dans les modèles NLU
- Utilisation du contexte pour améliorer la précision des tâches de l'unité nationale de langues
Applications pratiques du NLU
- Le NLU dans les assistants virtuels et les chatbots
- Études de cas dans le domaine du service à la clientèle et de l'automatisation
- Exploration des applications juridiques, médicales et financières
Défis et tendances futures en matière de NLU
- Considérations éthiques dans les systèmes NLU
- Gestion des tâches multilingues de l'ULA
- Tendances émergentes et perspectives d'avenir dans la recherche sur l'ULA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience intermédiaire de l'apprentissage automatique
- Familiarité avec les techniques de traitement du langage naturel
- Compétences de base en programmation Python
Audience
- Développeurs en IA
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Scientifiques des données travaillant sur des modèles de langage
14 Heures
