課程簡介

Natural Language Processing (NLP) 簡介

  • NLP 及其應用概述
  • 關鍵元件:語法、語義和語用學
  • NLU 在 NLP 中的作用

瞭解 NLU 概念

  • 自然語言理解的定義和範圍
  • NLU 和 NLP 之間的區別
  • NLU 中使用的基本演算法

基本 NLU 技術

  • 分詞和句子分割
  • 命名實體識別 (NER)
  • 情感分析和文本分類

NLU 中的語言建模

  • 統計和神經語言模型簡介
  • 探索單詞嵌入和上下文感知模型
  • 語言模型在 NLU 任務中的應用

NLU 中的挑戰

  • 自然語言中的歧義
  • 上下文理解和消除歧義
  • 處理低資源語言

NLU 的應用

  • 聊天機器人和虛擬助手中的 NLU
  • 從非結構化文本中提取資訊
  • 各行業案例研究

NLU 的未來趨勢

  • NLU 深度學習的進步
  • 情境理解中的新興技術
  • 人機交互的未來

總結和後續步驟

最低要求

  • 程式設計基礎知識 (Python)
  • 對 AI 和語言技術感興趣

觀眾

  • AI 初學者
  • 數據科學學生
  • 技術愛好者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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