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Struttura del corso
Introduzione all'Advanced NLU
- Panoramica delle tecniche avanzate di NLU
- Sfide chiave nella comprensione del linguaggio, del contesto e della semantica
- NLU nelle applicazioni del mondo reale
Analisi e interpretazione semantica
- Approfondimento sulla rappresentazione semantica
- Analisi semantica e semantica dei frame
- Utilizzo di embedding e trasformatori per la comprensione semantica
Riconoscimento e classificazione delle intenzioni
- Comprendere l'intento dell'utente nei sistemi conversazionali
- Tecniche per una classificazione accurata delle finalità
- Miglioramento dei modelli di riconoscimento delle intenzioni con set di dati reali
Deep Learning in NLU
- Sfruttare le reti neurali per la modellazione del linguaggio
- Tecniche avanzate che utilizzano BERT, GPT e altri modelli di trasformatori
- Transfer learning per l'ottimizzazione NLU
Comprensione contestuale in NLU
- Gestione dell'ambiguità nell'interpretazione linguistica
- Tecniche di disambiguazione nei modelli NLU
- Utilizzo del contesto per una maggiore precisione nelle attività NLU
Applicazioni pratiche della NLU
- NLU negli assistenti virtuali e nei chatbot
- Casi di studio nel servizio clienti e nell'automazione
- Esplorare le applicazioni legali, sanitarie e finanziarie
Sfide e tendenze future nella NLU
- Considerazioni etiche nei sistemi NLU
- Gestione delle attività NLU multilingue
- Tendenze emergenti e opportunità future nella ricerca NLU
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza intermedia con l'apprendimento automatico
- Familiarità con le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale
- Competenze di programmazione di base in Python
Pubblico
- Sviluppatori di intelligenza artificiale
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
- Data scientist che lavorano sui modelli linguistici
14 ore
