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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー