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課程簡介
語義理解和情境 AI 導論
- NLU 及其在 AI 中的作用概述
- AI 系統中的語義理解
- 情境 AI 及其應用
NLU 的高級模型
- 變壓器及其架構
- 預訓練模型：BERT, GPT, T5
- 微調模型以實現語義理解
情境 AI 技術
- 在語言處理中理解情境
- 情境嵌入技術
- 情境 AI 在現實場景中的應用
AI 中的語義分析
- 語義解析技術
- 使用 AI 理解意義和意圖
- 語義分析中的挑戰
NLU 在 AI 系統中的應用
- 通過語義理解改善聊天機器人互動
- 用於語言翻譯和摘要的 AI 系統
- NLU 中的情感分析和意圖識別
NLU 中的倫理考慮與挑戰
- 語言模型和語義理解中的偏見
- 部署情境 AI 時的倫理問題
- 解決 NLU 系統的局限性
語義理解和情境 AI 的未來方向
- NLU 研究中的新興趨勢
- 用於情境 AI 的深度學習進展
- 構建更複雜且可解釋的 NLU 模型
總結和後續步驟
最低要求
- 自然語言處理（NLP）經驗
- 對機器學習和 AI 概念的基本理解
受眾
- NLP 研究員
- AI 專家
- 機器學習工程師
14 小時
