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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