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

Número de participantes


Preço por Participante

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