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Schulungsübersicht

Einführung in fortgeschrittenes NLU

  • Überblick über fortgeschrittene NLU-Techniken
  • Herausforderungen beim Verständnis von Sprachkontext und Semantik
  • NLU in realen Anwendungen

Semantische Analyse und Interpretation

  • Detaillierte Auseinandersetzung mit semantischer Repräsentation
  • Semantisches Parsing und Frame-Semantik
  • Einsatz von Embeddings und Transformern zum Verständnis von Semantik

Intent-Erkennung und Klassifikation

  • Verständnis der Benutzerintention in konversationellen Systemen
  • Techniken für eine genaue Intent-Klassifikation
  • Verbesserung von Intent-Erkennungsmodellen durch reale Datensätze

Deep Learning im NLU

  • Nutzung neuronaler Netze für Language Modeling
  • Fortgeschrittene Techniken mit BERT, GPT und anderen Transformer-Modellen
  • Transfer Learning zur Optimierung von NLU

Kontextuelles Verständnis im NLU

  • Umgang mit Mehrdeutigkeiten in der Sprachinterpretation
  • Techniken zur Disambiguierung in NLU-Modellen
  • Einsatz von Kontext zur Verbesserung der Genauigkeit bei NLU-Aufgaben

Praktische Anwendungen von NLU

  • NLU in virtuellen Assistenten und Chatbots
  • Fallstudien im Kundenservice und in der Automatisierung
  • Untersuchung von Anwendungsbereichen in Recht, Gesundheitswesen und Finanzsektor

Herausforderungen und Zukunftstrends im NLU

  • Ethische Aspekte bei NLU-Systemen
  • Umgang mit mehrsprachigen NLU-Aufgaben
  • Aktuelle Trends und künftige Möglichkeiten in der NLU-Forschung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Fortgeschrittene Kenntnisse in Machine Learning
  • Vertrautheit mit Techniken des Natural Language Processing (NLP)
  • Grundlegende Programmierkenntnisse in Python

Zielgruppe

  • KI-Entwicklerinnen und KI-Entwickler
  • Machine-Learning-Ingenieurinnen und -Ingenieure
  • Data Scientistinnen und Data Scientists, die an Sprachmodellen arbeiten
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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