Schița de curs

Prezentare Generală a Tehnicilor Avansate de NLG

  • Recapitularea conceptelor de bază ale NLG
  • Introducere în metodele avansate de NLG
  • Rolul transformatoarelor în NLG modern

Modele Pre-antrenate pentru NLG

  • Prezentare generală a modelelor pre-antrenate populare (GPT, BERT, T5)
  • Fine-tuning-ul modelelor pre-antrenate pentru sarcini specifice
  • Antrenarea modelelor personalizate cu seturi de date mari

Îmbunătățirea Rezultatelor NLG

  • Gestionarea coerenței și relevanței în generarea de text
  • Controlul lungimii și conținutului textului folosind metode NLG
  • Tehnici pentru reducerea repetiției și îmbunătățirea fluenței

NLG Etic și Responsabil

  • Înțelegerea provocărilor etice ale conținutului generat de IA
  • Gestionarea bias-urilor în modelele NLG
  • Asigurarea utilizării responsabile a tehnologiei NLG

Lucru Practic cu Biblioteci Avansate de NLG

  • Lucrul cu Hugging Face Transformers pentru NLG
  • Implementarea GPT-3 și a altor modele de ultimă oră
  • Generarea de conținut specific domeniului folosind NLG

Evaluarea Sistemelor NLG

  • Tehnici de evaluare a modelelor NLG
  • Metrici de evaluare automată (BLEU, ROUGE, METEOR)
  • Metode de evaluare umană pentru asigurarea calității

Tendințe Viitoare în NLG

  • Tehnici emergente în cercetarea NLG
  • Provocări și oportunități în dezvoltarea NLG
  • Impactul NLG asupra industriilor și creării de conținut

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a conceptelor NLG
  • Experiență în programarea Python
  • Familiaritate cu modelele de învățare automată

Publicul țintă

  • Oameni de știință ai datelor
  • Dezvoltatori AI
  • Ingineri de învățare automată
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite