تشير الدراسات الحديثة إلى أن العديد من أنظمة NLP حساسة وعرضة للاضطرابات الصغيرة للمدخلات ولا تعميمها بشكل جيد عبر مجموعات البيانات المختلفة. هذا الافتقار إلى المتانة ينطبق على استخدام أنظمة NLP في تطبيقات العالم الحقيقي. يهدف هذا البرنامج التعليمي إلى زيادة الوعي بالشواغل العملية حول متانة NLP. يستهدف الباحثون والممارسون الخماسيون الذين يهتمون ببناء أنظمة NLP موثوقة. على وجه الخصوص، سنراجع الدراسات الحديثة حول تحليل ضعف أنظمة NLP عند مواجهة المدخلات والبيانات المعديين مع تحول التوزيع. سوف نقدم للجمهور بهدف شامل من 1) كيفية استخدام أمثلة الخصومة لفحص ضعف نماذج NLP وتسهيل تصحيح الأخطاء؛ 2) كيفية تعزيز متانة نماذج NLP الحالية والدفاع ضد المدخلات الخصومة؛ 3) كيف يؤثر النظر في المتانة على تطبيقات NLP العالمية الحقيقية المستخدمة في حياتنا اليومية. سنختتم البرنامج التعليمي عن طريق تحديد اتجاهات البحث في المستقبل في هذا المجال.