Đề cương khóa học

Giới thiệu về NLU nâng cao

  • Tổng quan về các kỹ thuật NLU nâng cao
  • Các thách thức chính trong việc hiểu ngữ cảnh và ngữ nghĩa của ngôn ngữ
  • Ứng dụng thực tế của NLU

Phân tích và Giải thích ngữ nghĩa

  • Khám phá sâu về biểu diễn ngữ nghĩa
  • Phân tích ngữ nghĩa và ngữ nghĩa khung
  • Sử dụng các embedding và transformers để hiểu ngữ nghĩa

Nhận diện và phân loại ý định

  • Hiểu ý định của người dùng trong các hệ thống hội thoại
  • Các kỹ thuật để phân loại ý định chính xác
  • Cải thiện mô hình nhận diện ý định với các bộ dữ liệu thực tế

Deep Learning trong NLU

  • Tận dụng mạng nơron cho xây dựng mô hình ngôn ngữ
  • Các kỹ thuật tiên tiến sử dụng BERT, GPT và các mô hình transformer khác
  • Học chuyển cho tối ưu hóa NLU

Hiểu ngữ cảnh trong NLU

  • Xử lý sự mơ hồ trong việc giải thích ngôn ngữ
  • Các kỹ thuật giải mơ hồ trong các mô hình NLU
  • Sử dụng ngữ cảnh để tăng độ chính xác trong các tác vụ NLU

Ứng dụng thực tế của NLU

  • NLU trong các trợ lý ảo và chatbot
  • Các nghiên cứu về dịch vụ khách hàng và tự động hóa
  • Khám phá các ứng dụng trong pháp lý, y tế và tài chính

Thách thức và xu hướng tương lai của NLU

  • Các vấn đề đạo đức trong các hệ thống NLU
  • Xử lý các tác vụ NLU đa ngôn ngữ
  • Các xu hướng mới và cơ hội tương lai trong nghiên cứu NLU

Tổng kết và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Kinh nghiệm trung cấp về học máy
  • Thông thạo các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Kỹ năng lập trình cơ bản trong Python

Đối tượng

  • Các nhà phát triển AI
  • Kỹ sư học máy
  • Các nhà khoa học dữ liệu làm việc trên các mô hình ngôn ngữ
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan