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Struttura del corso
Introduzione alla comprensione semantica e all'intelligenza artificiale contestuale
- Panoramica dell'NLU e del suo ruolo nell'intelligenza artificiale
- Comprensione semantica nei sistemi di intelligenza artificiale
- L'IA contestuale e le sue applicazioni
Modelli avanzati per NLU
- I trasformatori e la loro architettura
- Modelli pre-addestrati: BERT, GPT, T5
- Ottimizzazione dei modelli per la comprensione semantica
Tecniche di IA contestuale
- Comprendere il contesto nell'elaborazione del linguaggio
- Tecniche di embedding contestuale
- Applicazioni dell'IA contestuale in scenari del mondo reale
Analisi semantica nell'intelligenza artificiale
- Tecniche per l'analisi semantica
- Utilizzo dell'intelligenza artificiale per comprendere il significato e l'intento
- Sfide nell'analisi semantica
Applicazioni NLU nei sistemi di intelligenza artificiale
- Migliorare le interazioni con i chatbot con la comprensione semantica
- Sistemi di intelligenza artificiale per la traduzione e il riassunto linguistico
- Analisi del sentiment e riconoscimento dell'intento in NLU
Considerazioni etiche e sfide nella NLU
- Bias nei modelli linguistici e nella comprensione semantica
- Questioni etiche nell'implementazione dell'IA contestuale
- Affrontare le limitazioni nei sistemi NLU
Direzioni future nella comprensione semantica e nell'intelligenza artificiale contestuale
- Tendenze emergenti nella ricerca NLU
- Progressi nel deep learning per l'IA contestuale
- Creazione di modelli NLU più sofisticati e interpretabili
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Esperienza nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
- Conoscenza di base dei concetti di machine learning e AI
Pubblico
- Ricercatori in PNL
- Specialisti dell'intelligenza artificiale
- Ingegneri dell'apprendimento automatico
14 ore
