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コース概要
意味理解とコンテキストAIの導入
- NLUの概要とそのAIにおける役割
- AIシステムでの意味理解
- コンテキストAIとその応用
NLUのための高度なモデル
- トランスフォーマーとそのアーキテクチャ
- 事前学習済みモデル: BERT, GPT, T5
- 意味理解のためのモデルの微調整
コンテキストAI技術
- 言語処理におけるコンテキストの理解
- コンテキスト埋め込み技術
- リアルワールドシナリオでのコンテキストAIの応用
AIにおける意味分析
- 意味解析の技術
- AIを用いた意味と意図の理解
- 意味分析における課題
NLU技術を活用したAIシステム
- 意味理解によるチャットボットの対話改善
- 言語翻訳と要約のためのAIシステム
- NLUにおける感情分析と意図認識
NLUにおける倫理的配慮と課題
- 言語モデルと意味理解のバイアス
- コンテキストAIを展開する際の倫理的問題
- NLUシステムの制限対策
意味理解とコンテキストAIの将来方向性
- NLU研究における新傾向
- コンテキストAIのためのディープラーニングの進歩
- より高度で解釈可能なNLUモデルの構築
まとめと次回のステップ
要求
- 自然言語処理（NLP）の経験
- 機械学習とAIの概念に関する基本的な理解
対象者
- NLP研究者
- AI専門家
- 機械学習エンジニア
14 時間
