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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