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Programa do Curso
Introdução ao NLU Avançado
- Visão geral de técnicas avançadas de NLU
- Desafios-chave na compreensão do contexto e da semântica linguística
- Aplicações práticas do NLU no mundo real
Análise Semântica e Interpretação
- Profundezas na representação semântica
- Análise sintática semântica e semântica de quadros
- Utilização de embeddings e transformers para compreensão semântica
Reconhecimento e Classificação de Intenções
- Compreendendo a intenção do usuário em sistemas conversacionais
- Técnicas para classificação precisa de intenções
- Melhorando modelos de reconhecimento de intenções com conjuntos de dados reais
Aprendizado Profundo em NLU
- Utilizando redes neurais para modelagem linguística
- Técnicas avançadas usando BERT, GPT e outros modelos transformers
- Aprendizado transferido para otimização de NLU
Compreensão Contextual em NLU
- Lidando com ambiguidade na interpretação linguística
- Técnicas de desambiguação em modelos de NLU
- Utilização do contexto para melhorar a precisão em tarefas de NLU
Aplicações Práticas do NLU
- NLU em assistentes virtuais e chatbots
- Estudos de caso em atendimento ao cliente e automação
- Explorando aplicações legais, de saúde e financeiras
Desafios e Tendências Futuras no NLU
- Considerações éticas em sistemas de NLU
- Lidando com tarefas multilíngues de NLU
- Tendências emergentes e oportunidades futuras na pesquisa de NLU
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência intermediária com aprendizado de máquina
- Familiaridade com técnicas de processamento de linguagem natural
- Habilidades básicas de programação em Python
Público-alvo
- Desenvolvedores de IA
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Cientistas de dados trabalhando com modelos linguísticos
14 Horas
