Course Outline

Pengantar Deep Learning untuk NLU

  • Tinjauan Umum NLU vs NLP
  • Pembelajaran mendalam dalam pemrosesan bahasa alami
  • Tantangan khusus untuk model NLU

Arsitektur Mendalam untuk NLU

  • Transformer dan mekanisme perhatian
  • Jaringan saraf rekursif (RNN) untuk penguraian semantik
  • Model yang telah dilatih sebelumnya dan perannya dalam NLU

Pemahaman Semantik dan Deep Learning

  • Membangun model untuk analisis semantik
  • Penyematan kontekstual untuk NLU
  • Tugas kesamaan semantik dan implikasinya

Teknik Lanjutan di NLU

  • Model urutan ke urutan untuk memahami konteks
  • Pembelajaran mendalam untuk pengenalan maksud
  • Pembelajaran transfer di NLU

Mengevaluasi Model NLU Dalam

  • Metrik untuk mengevaluasi kinerja NLU
  • Menangani bias dan kesalahan dalam model NLU yang mendalam
  • Meningkatkan interpretabilitas dalam sistem NLU

ScalaKemampuan dan Optimasi untuk Sistem NLU

  • Mengoptimalkan model untuk tugas NLU skala besar
  • Penggunaan sumber daya komputasi yang efisien
  • Model kompresi dan kuantisasi

Tren Masa Depan di Deep Learning untuk NLU

  • Inovasi dalam transformer dan model bahasa
  • Menjelajahi NLU multi-moda
  • Melampaui NLP: AI yang digerakkan oleh kontekstual dan semantik

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pengetahuan tingkat lanjut tentang pemrosesan bahasa alami (NLP)
  • Pengalaman dengan kerangka kerja pembelajaran mendalam
  • Keakraban dengan arsitektur jaringan saraf

Hadirin

  • Ilmuwan data
  • Peneliti AI
  • Insinyur pembelajaran mesin
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories