Schulungsübersicht

Einführung in erweiterte NLU

  • Überblick über erweiterte NLU-Techniken
  • Schlüsselherausforderungen bei der Interpretation von Sprachkontext und Semantik
  • NLU in realen Anwendungen

Semantic Analysis und Interpretation

  • Tiefgang in semantische Darstellung
  • Semantisches Parsing und Rahmensemantik
  • Nutzung von Embeddings und Transformers für semantisches Verständnis

Absichtserkennung und Klassifizierung

  • Verstehen der Benutzerabsichten in Dialogsystemen
  • Techniken für präzise Absichtsklassifikation
  • Verbesserung von Absichtserkennungsmodellen durch reale Datensätze

Deep Learning in NLU

  • Nutzung neuronaler Netze für Sprachmodelle
  • Erweiterte Techniken mit BERT, GPT und anderen Transformer-Modellen
  • Transfer-Learning für die Optimierung von NLU

Kontextuelles Verständnis in NLU

  • Umgang mit Mehrdeutigkeit bei der Sprachinterpretation
  • Entmehrdeutungstechniken in NLU-Modellen
  • Nutzung des Kontextes zur Verbesserung der Genauigkeit in NLU-Aufgaben

Praktische Anwendungen von NLU

  • NLU in virtuellen Assistenten und Chatbots
  • Fallstudien im Kundendienst und bei der Automatisierung
  • Erkundung rechtlicher, medizinischer und finanzieller Anwendungen

Herausforderungen und Zukunftsrichtungen in NLU

  • Ethische Aspekte von NLU-Systemen
  • Umgang mit mehrsprachigen NLU-Aufgaben
  • Entstehende Trends und zukünftige Chancen in der NLU-Forschung

Zusammenfassung und Weiteres Vorgehen

Voraussetzungen

  • Mittlere Erfahrung mit maschinellem Lernen
  • Vertrautheit mit Techniken der Sprachverarbeitung
  • Grundlegende Programmierkenntnisse in Python

Zielgruppe

  • AI-Entwickler
  • Maschinelles-Lernen-Ingenieure
  • Datenwissenschaftler, die an Sprachmodellen arbeiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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