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课程大纲
语义理解和情境 AI 简介
- NLU 概述及其在 AI 中的作用
- AI 系统中的语义理解
- 情境化 AI 及其应用
NLU 的高级模型
- 变压器及其架构
- 预训练模型:BERT、GPT、T5
- 用于语义理解的微调模型
情境化 AI 技术
- 了解语言处理中的上下文
- 上下文嵌入技术
- 情境化 AI 在实际场景中的应用
AI 中的语义分析
- 语义解析技术
- 使用 AI 理解含义和意图
- 语义分析中的挑战
AI 系统中的 NLU 应用
- 通过语义理解改善聊天机器人交互
- 用于语言翻译和摘要的 AI 系统
- NLU 中的情感分析和意图识别
NLU 中的道德考虑和挑战
- 语言模型和语义理解中的偏差
- 部署情境化 AI 的道德问题
- 解决 NLU 系统中的限制
语义理解和情境化 AI 的未来方向
- NLU 研究的新兴趋势
- 情境化 AI 深度学习的进展
- 构建更复杂、更可解释的 NLU 模型
总结和后续步骤
要求
- 自然语言处理 (NLP) 经验
- 对机器学习和 AI 概念有基本的了解
观众
- NLP 研究人员
- AI 专家
- 机器学习工程师
14 小时