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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