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Schulungsübersicht

Einführung in fortgeschrittene NLU

  • Überblick über fortgeschrittene NLU-Techniken
  • Herausforderungen beim Verständnis des Sprachkontexts und der Semantik
  • NLU in Echtzeitanwendungen

Semantische Analyse und Interpretation

  • Vertiefung in die semantische Repräsentation
  • Semantisches Parsing und Frame-Semantik
  • Nutzung von Embeddings und Transformern für das semantische Verständnis

Absichtserkennung und Klassifikation

  • Verständnis der Benutzerabsicht in conversationssystemen
  • Techniken zur genauen Absichtsklassifikation
  • Verbesserung von Absichtserkennungsmodellen mit echten Datensätzen

Deep Learning in der NLU

  • Nutzung neuronaler Netze für Sprachmodellierung
  • Fortgeschrittene Techniken mit BERT, GPT und anderen Transformer-Modellen
  • Transfer Learning zur Optimierung der NLU

Kontextuales Verständnis in der NLU

  • Umgang mit Mehrdeutigkeiten bei der Sprachinterpretation
  • Disambiguierungstechniken in NLU-Modellen
  • Nutzung von Kontext für eine höhere Genauigkeit bei NLU-Aufgaben

Praktische Anwendungen der NLU

  • NLU in virtuellen Assistenten und Chatbots
  • Fallstudien im Kundenservice und bei Automatisierung
  • Erkundung von Anwendungen in den Bereichen Recht, Gesundheitswesen und Finanzen

Herausforderungen und Zukunftstrends in der NLU

  • Ethische Überlegungen bei NLU-Systemen
  • Umgang mit mehrsprachigen NLU-Aufgaben
  • Aufkommende Trends und künftige Möglichkeiten in der NLU-Forschung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Fortgeschrittene Kenntnisse im Bereich Machine Learning
  • Vertrautheit mit Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  • Grundlegende Programmierkenntnisse in Python

Zielgruppe

  • KI-Entwickler
  • Machine-Learning-Ingenieure
  • Data Scientists, die an Sprachmodellen arbeiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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