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

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