Schulungsübersicht

Einführung in semantisches Verstehen und kontextuelle KI

  • Überblick über NLU und seine Rolle in der KI
  • Semantisches Verständnis in KI-Systemen
  • Kontextuelle KI und ihre Anwendungen

Fortgeschrittene Modelle für NLU

  • Transformatoren und ihre Architektur
  • Vorgefertigte Modelle: BERT, GPT, T5
  • Feinabstimmung von Modellen für semantisches Verständnis

Kontextbezogene KI-Techniken

  • Verstehen von Kontext in der Sprachverarbeitung
  • Techniken zur kontextuellen Einbettung
  • Anwendungen von kontextueller KI in realen Szenarien

Semantische Analyse in der KI

  • Techniken für semantisches Parsing
  • Einsatz von KI zum Verständnis von Bedeutung und Absicht
  • Herausforderungen bei der semantischen Analyse

NLU-Anwendungen in KI-Systemen

  • Verbesserung von Chatbot-Interaktionen durch semantisches Verständnis
  • KI-Systeme für Sprachübersetzung und -zusammenfassung
  • Gefühlsanalyse und Absichtserkennung in NLU

Ethische Überlegungen und Herausforderungen in NLU

  • Verzerrungen in Sprachmodellen und semantischem Verständnis
  • Ethische Fragen beim Einsatz von kontextbezogener KI
  • Umgang mit Einschränkungen in NLU-Systemen

Zukünftige Entwicklungen im Bereich des semantischen Verständnisses und der kontextuellen KI

  • Aufkommende Trends in der NLU-Forschung
  • Fortschritte beim Deep Learning für kontextuelle KI
  • Entwicklung anspruchsvoller und interpretierbarer NLU-Modelle

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Erfahrung in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
  • Grundlegendes Verständnis von maschinellem Lernen und KI-Konzepten

Zielgruppe

  • NLP-Forscher
  • KI-Spezialisten
  • Ingenieure für maschinelles Lernen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

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