Plan du cours

Introduction à la compréhension sémantique et à l'IA contextuelle

  • Vue d'ensemble de l'UAL et de son rôle dans l'IA
  • Compréhension sémantique dans les systèmes d'IA
  • L'IA contextuelle et ses applications

Modèles avancés pour le NLU

  • Les transformateurs et leur architecture
  • Modèles pré-entraînés : BERT, GPT, T5
  • Ajustement des modèles pour la compréhension sémantique

Techniques d'IA contextuelle

  • Compréhension du contexte dans le traitement du langage
  • Techniques d'intégration contextuelle
  • Applications de l'IA contextuelle dans des scénarios réels

Analyse sémantique dans l'IA

  • Techniques d'analyse sémantique
  • Utiliser l'IA pour comprendre le sens et l'intention
  • Défis de l'analyse sémantique

Applications NLU dans les systèmes d'IA

  • Améliorer les interactions avec les chatbots grâce à la compréhension sémantique
  • Systèmes d'IA pour la traduction et le résumé des langues
  • Analyse des sentiments et reconnaissance de l'intention dans l'ULA

Considérations éthiques et défis en matière d'ULA

  • Biais dans les modèles linguistiques et la compréhension sémantique
  • Questions éthiques liées au déploiement de l'IA contextuelle
  • Prise en compte des limites des systèmes d'ULA

Orientations futures de la compréhension sémantique et de l'IA contextuelle

  • Tendances émergentes dans la recherche sur l'ULA
  • Progrès de l'apprentissage profond pour l'IA contextuelle
  • Construire des modèles d'ULA plus sophistiqués et interprétables

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience en traitement du langage naturel (NLP)
  • Compréhension de base des concepts de l'apprentissage automatique et de l'IA

Public

  • Chercheurs en TAL
  • Spécialistes de l'IA
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
 14 Heures

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