過去十年來，自然語言處理（NLP）的應用已呈現爆炸性成長。隨著人工智慧助理數量激增，公司組織也在業務中融入更多互動式人機體驗，因此勢必得理解自然語言處理技術是如何用於處理、分析和產生文字型態資料，在聊天機器人、人工智慧語音助理及更多其他的應用程式上，提供自然且順暢的人機互動效果。深度學習模型受到自然語言處理廣泛採用，因為其能透過一系列的語境和語言，準確進行歸納。
在本課程中，學員將學習如何應用並微調基於 Transformer 的深度學習模型於自然語言處理（NLP）任務。包含使用 PyTorch打造Transformer 神經網路、利用 BERT 建立命名實體識別（NER）應用，以及使用 ONNX 和 TensorRT 部署 NER 應用至Triton推論伺服器。

【課程適用產業】製造業、服務業

【講師資訊】規劃中

【課程資訊】

• 吳小姐　yvette.wu@cisanet.org.tw　02-25533988 分機：823
• 鄭小姐　livia.cheng@cisanet.org.tw　02-25533988 分機：387
• 本課程符合『經濟部30人中小企業以下數位轉型培力補助』(製造業、服務業)：資格符合者補助每人上限1萬元，每家企業上限10萬元。