[Машинное обучение, Искусственный интеллект, Natural Language Processing] Искусственный интеллект в юриспруденции. Вебинар № 3: Архитектура Legal AI
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Продолжая цикл вебинаров об искусственном интеллекте для юристов, мы предлагаем поговорить об архитектуре Legal AI, а именно: о технологической основе, о задачах, которые необходимо решить при разработке подобных решений, а также о том, как данные задачи могут быть решены сегодня.
Прошлые вебинары мы посвятили двум главным темам:
- «Что такое искусственный интеллект глазами юриста, как устроено машинное обучение и как исторически развивались технологии, позволяющие создавать компьютерные системы, которые приближены к возможностям человеческого интеллекта?» (Вебинар № 1)
- «Что такое LegalTech, какие инструменты автоматизации юридической функции существуют на текущий момент, какие возможности они предлагают, а также какие проблемы существуют в данной сфере?» (Вебинар № 2)
С учетом современного уровня развития цифровых технологий вопрос о том, можно ли создать полноценный Legal AI, уже не актуален. Текущих технологий достаточно для практической реализации подобных решений, поэтому данный вопрос трансформируется в иную плоскость: «Как обучать Legal AI?». И с точки зрения методологии и подходов к решению данной задачи абсолютно все сталкиваются с одной и той же проблемой: у юристов отсутствует понимание инструментария и возможных результатов, а у программистов отсутствует глубокое понимание предметной области.
В третьем видео из цикла вебинаров мы хотим рассказать о оптимальном, на наш взгляд, подходе к преодолению данной проблемы и созданию юридического искусственного интеллекта.
Извините, данный ресурс не поддреживается. :(
Из данного видео Вы узнаете:
- в чем заключается задача понимания естественного языка, а также какие решения и инструментарий в области NLP существует сегодня;
- сколько образцов требуется, и каким образом размечать данные для обучения нейронных сетей;
- какова роль графа знаний и как перейти от данных к знаниям.
P.S.:
Презентация доступна для скачивания по ссылке здесь.
Тайм-коды вебинара:
04:04 — Как обучать Legal AI?
06:28 — Шаг № 1: постановка задачи
13:57 — Задача № 1: понимание естественного языка
21:54 — Задача № 2: разметка данных
30:30 — Задача № 3: оцифровка знаний
33:40 — Переход от данных к смыслам
38:33 — Трансформация в граф
45:15 — Архитектура Legal AI
52:49 — Гибридный AI
54:10 — Индустриальные графы знаний
57:14 — Методология внедрения Legal AI
01:05:10 — Заключительные положения
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Обработка изображений, Машинное обучение, Игры и игровые приставки] Intel сделала фотореалистичную графику в GTA V с помощью машинного обучения
- [Open source, Программирование, IT-инфраструктура, Открытые данные] Как свободное программное обеспечение может ускорить цифровизацию
- [Машинное обучение] NLP: разбираем на пальцах практические кейсы без заморочек с ML
- [Алгоритмы, Машинное обучение] Что такое графовые нейронные сети
- [Big Data, Машинное обучение] Перспективные архитектуры для современных инфраструктур данных (перевод)
- [Тестирование IT-систем, Python, Программирование, Машинное обучение] PyTest для машинного обучения — простой учебник на основе примеров (перевод)
- [Машинное обучение, Искусственный интеллект, Экология] Проект CETI — декодинг «языка» кашалотов
- [Программирование, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Принципиальная схема работы типичного мышления
- [Python, Обработка изображений, Машинное обучение, DIY или Сделай сам] Полив газона с помощью модели сегментации изображений и системы на базе Arduino (перевод)
- [Машинное обучение, Искусственный интеллект] И чат, и бот, и логопед. Как разработать сервис на основе ML для диагностики дефектов речи у детей
Теги для поиска: #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_natural_language_processing, #_nlp_(natural_language_processing), #_videolektsija (видеолекция), #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_iskusstvennyj_intellekt (искусственный интеллект), #_nejronnye_seti (нейронные сети), #_legal_ai, #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_natural_language_processing
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 19:17
Часовой пояс: UTC + 5
Автор | Сообщение |
---|---|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
Продолжая цикл вебинаров об искусственном интеллекте для юристов, мы предлагаем поговорить об архитектуре Legal AI, а именно: о технологической основе, о задачах, которые необходимо решить при разработке подобных решений, а также о том, как данные задачи могут быть решены сегодня. Прошлые вебинары мы посвятили двум главным темам:
С учетом современного уровня развития цифровых технологий вопрос о том, можно ли создать полноценный Legal AI, уже не актуален. Текущих технологий достаточно для практической реализации подобных решений, поэтому данный вопрос трансформируется в иную плоскость: «Как обучать Legal AI?». И с точки зрения методологии и подходов к решению данной задачи абсолютно все сталкиваются с одной и той же проблемой: у юристов отсутствует понимание инструментария и возможных результатов, а у программистов отсутствует глубокое понимание предметной области. В третьем видео из цикла вебинаров мы хотим рассказать о оптимальном, на наш взгляд, подходе к преодолению данной проблемы и созданию юридического искусственного интеллекта. Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Из данного видео Вы узнаете:
P.S.: Презентация доступна для скачивания по ссылке здесь. Тайм-коды вебинара: 04:04 — Как обучать Legal AI? 06:28 — Шаг № 1: постановка задачи 13:57 — Задача № 1: понимание естественного языка 21:54 — Задача № 2: разметка данных 30:30 — Задача № 3: оцифровка знаний 33:40 — Переход от данных к смыслам 38:33 — Трансформация в граф 45:15 — Архитектура Legal AI 52:49 — Гибридный AI 54:10 — Индустриальные графы знаний 57:14 — Методология внедрения Legal AI 01:05:10 — Заключительные положения =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Машинное обучение ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_natural_language_processing |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 19:17
Часовой пояс: UTC + 5