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

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