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Programa do Curso
Introdução ao NLU avançado
- Panorama das técnicas avançadas de NLU
- Principais desafios na compreensão do contexto e da semântica da língua
- NLU em aplicações do mundo real
Análise e interpretação semântica
- Mergulho profundo na representação semântica
- Análise semântica e semântica de quadros
- Utilização de embeddings e transformadores para a compreensão semântica
Reconhecimento e classificação de intenções
- Compreender a intenção do utilizador em sistemas de conversação
- Técnicas para uma classificação exacta da intenção
- Melhorar os modelos de reconhecimento de intenções com conjuntos de dados do mundo real
Deep Learning em NLU
- Utilização de redes neuronais para modelação de linguagem
- Técnicas avançadas utilizando BERT, GPT e outros modelos de transformadores
- Aprendizagem por transferência para otimização de NLU
Compreensão contextual em NLU
- Lidar com a ambiguidade na interpretação da língua
- Técnicas de desambiguação em modelos de NLU
- Utilização do contexto para melhorar a precisão em tarefas de NLU
Aplicações práticas de NLU
- NLU em assistentes virtuais e chatbots
- Estudos de casos no serviço ao cliente e na automatização
- Exploração de aplicações jurídicas, de cuidados de saúde e financeiras
Desafios e tendências futuras em NLU
- Considerações éticas em sistemas NLU
- Lidar com tarefas multilingues de NLU
- Tendências emergentes e oportunidades futuras na investigação em NLU
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Experiência intermédia com aprendizagem automática
- Familiaridade com técnicas de processamento de linguagem natural
- Competências básicas de programação em Python
Público-alvo
- Programadores de IA
- Engenheiros de aprendizagem automática
- Cientistas de dados que trabalham com modelos de linguagem
14 Horas