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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