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課程簡介
自然語言處理 (NLP) 簡介
- NLP 及其應用概覽
- 核心要素：語法、語義和語用學
- NLU 在 NLP 中的角色
理解 NLU 概念
- 自然語言理解的定義與範圍
- NLU 與 NLP 的區別
- NLU 中使用的基本算法
基礎 NLU 技術
- 分詞與句子分割
- Named entity recognition (NER)
- 情感分析與文本分類
NLU 中的語言模型
- 統計和神經語言模型的簡介
- 探索詞嵌入和上下文感知模型
- 語言模型在 NLU 任務中的應用
NLU 中的挑戰
- 自然語言中的歧義性
- 上下文理解與消歧
- 處理低資源語言
NLU 的應用
- 聊天機器人及虛擬助手中的 NLU
- 從非結構化文本中提取信息
- 各行业的案例研究
NLU 的未來趨勢
- NLU 中深度學習的進步
- 上下文理解的新興技術
- 人類與人工智慧溝通的未來
總結與下一步行動
最低要求
- 具備基本的編程知識（Python）
- 對人工智慧和語言技術感興趣
受眾對象
- 人工智慧初學者
- 數據科學學生
- 科技愛好者
14 小時
