Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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
