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Plan du cours
Introduction aux Techniques Avancées en Compréhension du Langage Naturel (NLU)
- Aperçu des techniques avancées d'NLU
- Défis clés dans la compréhension du contexte et de la sémantique du langage
- Utilisation de l'NLU dans les applications réelles
Analyse et Interprétation Sémantiques
- Approfondissement sur la représentation sémantique
- Analyse sémantique et sémantique des cadres
- Utilisation d'embeddings et de transformers pour la compréhension sémantique
Reconnaissance et Classification des Intents
- Compréhension des intentions utilisateur dans les systèmes conversationnels
- Techniques pour une classification précise des intentions
- Amélioration des modèles de reconnaissance d'intentions avec des ensembles de données réels
Apprentissage Profond dans l'NLU
- Utilisation des réseaux neuronaux pour la modélisation du langage
- Techniques avancées utilisant BERT, GPT et d'autres modèles de transformers
- Apprentissage par transfert pour l'optimisation de l'NLU
Compréhension Contextuelle en NLU
- Gestion de l'ambiguïté dans l'interprétation du langage
- Techniques d'élimination des ambiguïtés dans les modèles d'NLU
- Utilisation du contexte pour améliorer la précision des tâches NLU
Applications Pratiques de l'NLU
- NLU dans les assistants virtuels et chatbots
- Études de cas en service à la clientèle et en automatisation
- Exploration des applications juridiques, médicales et financières
Défis et Tendances Futures en NLU
- Considérations éthiques dans les systèmes d'NLU
- Gestion des tâches multilingues en NLU
- Tendances émergentes et opportunités futures dans la recherche en NLU
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Expérience intermédiaire en apprentissage automatique
- Familiarité avec les techniques de traitement du langage naturel
- Compétences de programmation de base en Python
Public cible
- Développeurs IA
- Ingénieurs en apprentissage automatique
- Scientifiques des données travaillant sur les modèles de langage
14 Heures
