Natural Language Understanding (NLU) Đào tạo tại Hanoi

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao muốn chuyên sâu về các kỹ thuật học sâu tiên tiến cho NLU.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ sự khác biệt chính giữa các mô hình NLU và NLP.
• Áp dụng các kỹ thuật học sâu tiên tiến vào các tác vụ NLU.
• Khám phá các kiến trúc sâu như transformers và cơ chế attention.
• Tận dụng các xu hướng tương lai trong NLU để xây dựng các hệ thống AI tinh vi.

Khóa học trực tiếp này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng tới các chuyên gia cấp cao muốn khám phá các kỹ thuật tiên tiến trong NLU và hiểu biết ngữ nghĩa.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý của hiểu biết ngữ nghĩa và AI ngữ cảnh.
• Làm việc với các mô hình tiên tiến như transformers và các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước.
• Triển khai các kỹ thuật NLU để cải thiện hiểu biết ngôn ngữ AI.
• Phát triển các ứng dụng sử dụng phân tích ngữ nghĩa và AI ngữ cảnh.

Khóa học này được hướng dẫn trực tiếp tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại cơ sở) và dành cho các chuyên gia trung cấp muốn nâng cao kiến thức về các kỹ thuật NLU hiện đại.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Triển khai các kỹ thuật NLU nâng cao cho hệ thống AI.
• Sử dụng các mô hình deep learning để hiểu nghĩa ngữ cảnh.
• Thực hiện nhận diện và phân loại ý đồ trong các ứng dụng phức tạp.
• Sử dụng các công cụ hiện đại như Hugging Face Transformers cho các nhiệm vụ NLU.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của NLU và cách nó phù hợp với bối cảnh NLP rộng lớn hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm nền tảng của Natural Language Understanding (NLU).
• Phân biệt giữa NLU và NLP.
• Khám phá các kỹ thuật cơ bản để diễn giải ngôn ngữ và hiểu ngữ cảnh.
• Áp dụng các kỹ thuật NLU vào các tác vụ xử lý văn bản đơn giản.