Künstliche Intelligenz für semantisches Verständnis, kontextuelle KI und NLU Schulung

Einführung in die semantische Verständigung und kontextuelle KI

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

Fortgeschrittene Modelle für NLU

• Transformer und deren Architektur
• Vortrainierte Modelle: BERT, GPT, T5
• Feinabstimmung von Modellen für semantisches Verständnis

Techniken der kontextuellen KI

• Kontextverständnis in der Sprachverarbeitung
• Kontextuelle Einbettungstechniken
• Anwendungen der kontextuellen KI in realen Szenarien

Semantische Analyse in der KI

• Techniken für semantisches Parsing
• Verwendung von KI zur Interpretation von Bedeutung und Absicht
• Herausforderungen bei der semantischen Analyse

Anwendungen des NLU in KI-Systemen

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

Ethische Aspekte und Herausforderungen beim NLU

• Bias in Sprachmodellen und semantischem Verständnis
• Ethische Probleme bei der Einführung von kontextueller KI
• Bekämpfung von Einschränkungen in NLU-Systemen

Zukünftige Entwicklungen im Bereich semantischer Verständigung und kontextueller KI

• Aufsteigende Trends in der Forschung zum NLU
• Fortschritte im Tiefenlernen für kontextuelle KI
• Entwicklung von komplexeren und interpretierbaren NLU-Modellen

Zusammenfassung und weitere Schritte