Cursuri de pregatire Inteligenta Artificială pentru Comprehensia Semantică, Inteligenta Contextuală și NLU

Introducere în Comprezii Semantice și Inteligența Artificială Contextuală

• Panorama NLU și rolul său în IA
• Compreziune semantică în sistemele de inteligență artificială
• Inteligența artificială contextuală și aplicațiile sale

Modele Avansate pentru NLU

• Transformeri și arhitectura lor
• modele preantrenate: BERT, GPT, T5
• Afinarea modelului pentru compreziune semantică

Tehnici de Inteligență Artificială Contextuală

• Comprezii contextuale în procesarea limbajului natural
• Tehnici de încorporare contextuală
• Aplicații ale inteligenței artificiale contextuale în scenarii real-world

Analiza Semantică în IA

• Tehnici de analiză semantică
• Utilizarea IA pentru a înțelege sens și intenție
• Provocări în analiza semantică

Aplicațiile NLU în Sistemele de Inteligență Artificială

• Îmbunătățirea interacțiunilor cu chatbot-uri prin compreziune semantică
• Sisteme de inteligență artificială pentru traducere și rezumat limbaj natural
• Analiza sentimentelor și recunoașterea intențiilor în NLU

Considerente Etice și Provocări în NLU

• Prejudecățile în modelele de limbaj și compreziunea semantică
• Probleme etice în implementarea inteligenței artificiale contextuale
• Abordarea limitațiilor în sisteme NLU

Direcții viitoare în Comprezii Semantice și Inteligența Artificială Contextuală

• Trenduri emergente în cercetarea NLU
• Avansuri în învățarea profundă pentru inteligența artificială contextuală
• Construirea de modele NLU mai sofisticate și interpretabile

Rezumat și Pasii Următori