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Struttura del corso
Introduzione a Deep Learning per NLU
- Panoramica di NLU vs NLP
- Deep learning nell'elaborazione del linguaggio naturale
- Sfide specifiche dei modelli NLU
Architetture profonde per NLU
- Trasformatori e meccanismi di attenzione
- Reti neurali ricorsive (RNN) per l'analisi semantica
- Modelli pre-addestrati e loro ruolo nell'NLU
Comprensione semantica e Deep Learning
- Costruzione di modelli per l'analisi semantica
- Incorporamenti contestuali per NLU
- Compiti di similarità semantica e implicazione
Tecniche avanzate in NLU
- Modelli da sequenza a sequenza per comprendere il contesto
- Deep learning per il riconoscimento degli intenti
- Trasferisci l'apprendimento in NLU
Valutazione dei modelli Deep NLU
- Metriche per la valutazione delle prestazioni NLU
- Gestione di bias ed errori nei modelli NLU profondi
- Migliorare l'interpretabilità nei sistemi NLU
ScalaBilità e ottimizzazione per i sistemi NLU
- Ottimizzazione dei modelli per attività NLU su larga scala
- Uso efficiente delle risorse informatiche
- Compressione e quantizzazione del modello
Tendenze future in Deep Learning per NLU
- Innovazioni nei trasformatori e nei modelli linguistici
- Esplorazione dell'NLU multimodale
- Oltre l'NLP: l'intelligenza artificiale contestuale e semantica
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenza avanzata dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Esperienza con i framework di deep learning
- Familiarità con le architetture delle reti neurali
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Ricercatori di intelligenza artificiale
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
21 ore
Recensioni (2)
Organization, adhering to the proposed agenda, the trainer's vast knowledge in this subject
Ali Kattan - TWPI
Corso - Natural Language Processing with TensorFlow
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
