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コース概要
高度なNLUの紹介
- 高度なNLU技術の概要
- 言語文脈と意味の理解における主な課題
- 実際のアプリケーションでのNLU
意味分析と解釈
- 意味表現への深堀り
- 意味解析とフレーム意味論
- 埋め込みとトランスフォーマーを使用した意味理解
意図認識と分類
- 対話システムでのユーザーの意図の理解
- 精密な意図分類のための技術
- 実際のデータセットを使用した意図認識モデルの改善
深層学習とNLU
- 言語モデリングにニューラルネットワークを活用する
- BERT、GPTなどのトランスフォーマーモデルを使用した高度な技術
- NLU最適化のための転移学習
文脈理解とNLU
- 言語解釈における曖昧性の処理
- NLUモデルでの曖昧性解消技術
- 文脈を使用してNLUタスクの精度を向上させる
実践的なNLUアプリケーション
- 仮想アシスタントとチャットボットでのNLU
- カスタマーサービスと自動化の事例研究
- 法的、医療、金融分野への応用の探求
NLUの課題と将来の動向
- NLUシステムにおける倫理的な考慮点
- 多言語NLUタスクの処理
- 新しい動向とNLU研究の将来の機会
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習の中級経験
- 自然言語処理技術に精通していること
- Pythonの基本的なプログラミングスキル
対象者
- AI開発者
- 機械学習エンジニア
- 言語モデルに関するデータサイエンティスト
14 時間
