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コース概要
NLP(自然言語処理)の概要
- NLP とその応用の概要
- 主要な構成要素:文法、意味論、および話用論
- NLU が NLP 内で果たす役割
NLU の概念の理解
- 自然言語理解の定義と範囲
- NLU と NLP の違い
- NLU で使用される基本的なアルゴリズム
基本的な NLU 技術
- トークン化と文分割
- 固有表現認識(NER)
- 感情分析とテキスト分類
NLU における言語モデル
- 統計的およびニューラル言語モデルの概要
- ワードエンベディングと文脈認識モデルの探求
- NLU タスクにおける言語モデルの応用
NLU における課題
- 自然言語の曖昧性
- 文脈理解と曖昧性解消
- 低リソース言語への対処
NLU の応用
- チャットボットやバーチャルアシスタントにおける NLU
- 非構造化テキストからの情報抽出
- さまざまな業界の事例研究
NLU における将来のトレンド
- NLU のためのディープラーニングの進歩
- 文脈理解の新技術
- 人間と AI 間のコミュニケーションの未来
まとめと次のステップ
要求
- プログラミング(Python)の基本的な知識
- AI と言語技術への関心
対象者
- AI 初学者
- データサイエンス学生
- テクノロジー愛好家
14 時間