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Struttura del corso
Introduzione all'Understanding Semantico e all'IA Contestuale
- Panoramica sull'NLU e il suo ruolo nell'IA
- Comprensione semantica nei sistemi di IA
- IA contestuale e sue applicazioni
Modelli Avanzati per l'NLU
- Transformer e la loro architettura
- Modelli pre-addestrati: BERT, GPT, T5
- Ottimizzazione dei modelli per la comprensione semantica
Tecniche di IA Contestuale
- Comprensione del contesto nel processing linguistico
- Tecniche di embedding contestuale
- Applicazioni dell'IA contestuale in scenari reali
Analisi Semantica nell'IA
- Tecniche per l'analisi semantica
- Utilizzo dell'IA per comprendere il significato e le intenzioni
- Sfide nell'analisi semantica
Applicazioni dell'NLU nei Sistemi di IA
- Miglioramento delle interazioni con i chatbot mediante comprensione semantica
- Sistemi di IA per la traduzione e lo stralcio linguistico
- Analisi delle opinioni e riconoscimento delle intenzioni nell'NLU
Considerazioni Etiche e Sfide nell'NLU
- Bias nei modelli linguistici e nella comprensione semantica
- Problemi etici nell'utilizzo dell'IA contestuale
- Affrontare le limitazioni dei sistemi NLU
Future Direzioni nell'Understanding Semantico e nell'IA Contestuale
- Tendenze emergenti nella ricerca sull'NLU
- Sviluppi nel deep learning per l'IA contestuale
- Costruire modelli NLU più sofisticati e interpretabili
Riepilogo ed Esecuzione Successiva
Requisiti
- Esperienza nella elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Comprensione di base dei concetti di machine learning e IA
Pubblico
- Ricerca NLP
- Esperti di IA
- Ingegneri del machine learning
14 ore
