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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