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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