Prenez contact avec nous

Plan du cours

Introduction à la compréhension sémantique et à l'IA contextuelle

  • Aperçu de la CALN et de son rôle dans l'IA
  • Compréhension sémantique dans les systèmes d'IA
  • IA contextuelle et ses applications

Modèles avancés pour la CALN

  • Transformers et leur architecture
  • Modèles pré-entraînés : BERT, GPT, T5
  • Affinage des modèles pour la compréhension sémantique

Techniques d'IA contextuelle

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

Analyse sémantique dans l'IA

  • Techniques de parsing sémantique
  • Utilisation de l'IA pour comprendre le sens et l'intention
  • Défis de l'analyse sémantique

Applications de la CALN dans les systèmes d'IA

  • Amélioration des interactions des chatbots grâce à la compréhension sémantique
  • Systèmes d'IA pour la traduction et la synthèse du langage
  • Analyse des sentiments et reconnaissance de l'intention en CALN

Considérations éthiques et défis en CALN

  • Biais dans les modèles de langage et la compréhension sémantique
  • Questions éthiques liées au déploiement de l'IA contextuelle
  • Traitement des limitations des systèmes de CALN

Perspectives futures en compréhension sémantique et en IA contextuelle

  • Tendances émergentes dans la recherche en CALN
  • Progrès en apprentissage profond pour l'IA contextuelle
  • Conception de modèles de CALN plus sophistiqués et interprétables

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Audience

  • Chercheurs en TALN
  • Spécialistes en IA
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Cours à venir

Catégories Similaires