Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în NLG pentru sumarizarea textului și generarea de conținut
- Prezentare generală a generării de limbaj natural (NLG)
- Principalele diferențe dintre NLG și NLP
- Cazuri de utilizare pentru NLG în generarea de conținut
Tehnici de sumarizare a textului în NLG
- Metode de rezumare extractivă cu ajutorul NLG
- Rezumarea abstractivă cu ajutorul modelelor NLG
- Metrici de evaluare pentru rezumarea bazată pe NLG
Generarea de conținut cu NLG
- Prezentare generală a modelelor generative NLG: GPT, T5 și BART
- Formarea modelelor NLG pentru generarea de text
- Generarea de text coerent și conștient de context cu NLG
Reglarea fină a modelelor NLG pentru aplicații specifice
- Reglarea fină a modelelor NLG precum GPT pentru sarcini specifice domeniului
- Învățarea prin transfer în NLG
- Gestionarea seturilor mari de date pentru instruirea modelelor NLG
Instrumente și cadre pentru NLG
- Introducere în bibliotecile NLG populare (Transformers, OpenAI GPT)
- Aplicații practice cu Hugging Face Transformers și OpenAI API
- Construirea de conducte NLG pentru generarea de conținut
Considerații etice în NLG
- Prejudecăți în conținutul generat de AI
- Atenuarea rezultatelor NLG dăunătoare sau nepotrivite
- Implicațiile etice ale NLG în crearea de conținut
Tendințe viitoare în NLG
- Progrese recente în modelele NLG
- Impactul transformatoarelor asupra NLG
- Oportunități viitoare în NLG și crearea automată de conținut
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Cunoștințe de bază ale conceptelor de învățare automată
- Familiaritate cu programarea Python
- Experiență cu cadrele NLP
Audiență
- Dezvoltatori AI
- Creatori de conținut
- Oameni de știință în domeniul datelor
21 ore
