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Course Outline
의미 이해 및 맥락 AI 소개
- AI에서의 NLU 개요 및 역할
- AI 시스템에서의 의미 이해
- 맥락 AI 및 그 응용
NLU를 위한 고급 모델
- 트랜스포머 및 그 구조
- 사전 학습된 모델: BERT, GPT, T5
- 의미 이해를 위한 모델 미세 조정
맥락 AI 기술
- 언어 처리에서의 맥락 이해
- 맥락 임베딩 기술
- 실제 시나리오에서의 맥락 AI 응용
AI에서의 의미 분석
- 의미 파싱 기술
- AI를 통해 의미 및 의도 이해
- 의미 분석의 도전 과제
AI 시스템에서의 NLU 응용
- 의미 이해로 챗봇 상호작용 개선
- 언어 번역 및 요약을 위한 AI 시스템
- NLU에서의 감정 분석 및 의도 인식
NLU의 윤리적 고려 사항 및 도전 과제
- 언어 모델 및 의미 이해에서의 편향
- 맥락 AI 배포에서의 윤리적 문제
- NLU 시스템의 한계 해결
의미 이해 및 맥락 AI의 미래 방향
- NLU 연구의 새로운 트렌드
- 맥락 AI를 위한 딥러닝의 발전
- 더 복잡하고 해석 가능한 NLU 모델 구축
요약 및 다음 단계
Requirements
- 자연어 처리(NLP)에 대한 경험
- 머신러닝과 AI 개념에 대한 기본 이해
대상
- NLP 연구자
- AI 전문가
- 머신러닝 엔지니어
14 Hours
