Course Outline

고급 NLU 소개

  • 고급 NLU 기술 개요
  • 언어 맥락과 의미론을 이해하는 데 있어서의 주요 과제
  • 실제 세계 응용 프로그램의 NLU

의미 분석 및 해석

  • 의미 표현에 대한 심층 분석
  • 의미론적 구문 분석 및 프레임 의미론
  • 의미 이해를 위한 임베딩 및 변환기 사용

의도 인식 및 분류

  • 대화형 시스템에서 사용자 의도 이해
  • 정확한 의도 분류를 위한 기술
  • 실제 데이터 세트를 사용하여 의도 인식 모델 개선

Deep Learning NLU에서

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

NLU에서의 문맥적 이해

  • 언어 해석의 모호성 처리
  • NLU 모델의 모호성 해소 기술
  • NLU 작업에서 정확도 향상을 위한 컨텍스트 사용

NLU의 실용적 응용

  • 가상 비서 및 채팅봇의 NLU
  • 고객 서비스 및 자동화 사례 연구
  • 법률, 의료 및 금융 응용 프로그램 탐색

NLU의 과제와 미래 동향

  • NLU 시스템의 윤리적 고려 사항
  • 다국어 NLU 작업 처리
  • NLU 연구의 새로운 트렌드와 미래 기회

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 머신 러닝에 대한 중급 경험
  • 자연어 처리 기술에 대한 지식
  • Python의 기본 프로그래밍 기술

청중

  • AI 개발자
  • 머신러닝 엔지니어
  • 언어 모델을 연구하는 데이터 과학자
 14 Hours

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