Course Outline

고급 NLU 소개

  • 고급 NLU 기술 개요
  • 언어 맥락과 의미론 이해의 주요 과제
  • 실제 적용 사례에서 NLU

의미론 분석 및 해석

  • 의미론 표현 심층 분석
  • 의미론 파싱 및 프레임 의미론
  • 의미론 이해를 위한 임베딩과 트랜스포머 사용

의도 인식 및 분류

  • 대화 시스템에서의 사용자 의도 이해
  • 정확한 의도 분류를 위한 기술
  • 실제 데이터셋을 활용한 의도 인식 모델 개선

NLU에서의 딥러닝

  • 언어 모델링을 위한 신경망 활용
  • BERT, GPT 및 기타 트랜스포머 모델을 사용하는 고급 기술
  • NLU 최적화를 위한 전이 학습

NLU에서의 맥락 이해

  • 언어 해석에서의 모호성 처리
  • NLU 모델에서의 모호성 해소 기술
  • NLU 작업의 정확성을 위한 맥락 사용

NLU의 실용적 응용

  • 가상 비서 및 챗봇에서의 NLU
  • 고객 서비스 및 자동화의 사례 연구
  • 법적, 의료 및 금융 응용 탐색

NLU의 과제 및 미래 동향

  • NLU 시스템에서의 윤리적 고려 사항
  • 다언어 NLU 작업 처리
  • NLU 연구의 새로운 동향 및 미래 기회

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신러닝에 대한 중급 경험
  • 자연어 처리 기법에 대한 익숙함
  • Python 프로그래밍 기초 능력

대상자

  • AI 개발자
  • 머신러닝 엔지니어
  • 언어 모델에 종사하는 데이터 과학자
 14 Hours

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