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Course Outline
의미 이해 및 상황적 AI 소개
- NLU 개요 및 AI에서의 역할
- AI 시스템의 의미 이해
- 상황적 AI와 그 응용 분야
NLU를 위한 고급 모델
- 변압기와 그 구조
- 사전 훈련된 모델: BERT, GPT, T5
- 의미 이해를 위한 모델 미세 조정
컨텍스트 AI 기술
- 언어 처리에서 맥락 이해
- 문맥적 임베딩 기술
- 실제 시나리오에서의 상황적 AI 적용
AI에서의 의미 분석
- 의미 분석을 위한 기술
- AI를 사용하여 의미와 의도를 이해합니다.
- 의미 분석의 과제
AI 시스템의 NLU 응용 프로그램
- 의미 이해를 통한 챗봇 상호작용 개선
- 언어 번역 및 요약을 위한 AI 시스템
- NLU에서의 감정 분석 및 의도 인식
NLU의 윤리적 고려 사항 및 과제
- 언어 모델과 의미 이해의 편향
- 컨텍스트 AI 배포 시의 윤리적 문제
- NLU 시스템의 한계 해결
의미 이해 및 문맥 AI의 미래 방향
- NLU 연구의 새로운 추세
- 컨텍스트 AI를 위한 딥 러닝의 발전
- 더욱 정교하고 해석 가능한 NLU 모델 구축
요약 및 다음 단계
Requirements
- 자연어 처리(NLP) 경험
- 머신러닝과 AI 개념에 대한 기본 이해
청중
- NLP 연구자
- AI 전문가
- 머신러닝 엔지니어
14 Hours