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Struttura del corso
Introduzione alle Tecniche Avanzate di NLU
- Panoramica sulle tecniche avanzate di NLU
- Principali sfide nell'interpretazione del contesto linguistico e della semantica
- L'NLU nelle applicazioni reali
Analisi Semantica ed Interpretazione
- Approfondimento sulla rappresentazione semantica
- Parsing semantico e semantica delle trame
- Uso degli embeddings e dei transformer per la comprensione semantica
Riconoscimento ed Classificazione dell'Intento
- Comprendere l'intento utente nei sistemi conversazionali
- Tecniche per la classificazione accurata degli intenti
- Miglioramento dei modelli di riconoscimento dell'Intento con dataset reali
Apprendimento Profondo nell'NLU
- Utilizzo delle reti neurali per la modellazione linguistica
- Tecniche avanzate utilizzando BERT, GPT e altri modelli di transformer
- Apprendimento transfer per l'ottimizzazione dell'NLU
Comprensione Contestuale nell'NLU
- Gestione dell'ambiguità nella interpretazione linguistica
- Tecniche di disambiguazione nei modelli NLU
- Uso del contesto per migliorare l'accuratezza nelle attività NLU
Applicazioni Pratiche dell'NLU
- L'NLU nei sistemi di assistenza virtuale e chatbot
- Studi di caso nel servizio clienti ed automatizzazione
- Esplorazione delle applicazioni legali, sanitarie e finanziarie
Sfide e Tendenze Future nell'NLU
- Considerazioni etiche nei sistemi NLU
- Gestione delle attività di NLU multilingue
- Tendenze emergenti e future opportunità nella ricerca NLU
Riepilogo ed Azioni Successive
Requisiti
- Esperienza intermedia con l'apprendimento automatico
- Familiarità con le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale
- Conoscenze di base di programmazione in Python
Pubblico interessato
- Sviluppatori AI
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
- Data scientists che lavorano sui modelli linguistici
14 Ore
