Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în NLG pentru Rezumarea Textului și Generarea de Conținut
- Prezentare generală a Generării de Limbaj Natural (NLG)
- Diferențe cheie între NLG și NLP
- Cazuri de utilizare pentru NLG în generarea de conținut
Tehnici de Rezumare a Textului în NLG
- Metode de rezumare extractivă folosind NLG
- Rezumare abstractivă cu modele NLG
- Metrici de evaluare pentru rezumarea bazată pe NLG
Generarea de Conținut cu NLG
- Prezentare generală a modelelor generative NLG: GPT, T5 și BART
- Antrenarea modelelor NLG pentru generarea de text
- Generarea de text coerent și contextualizat cu NLG
Adaptarea Modelelor NLG pentru Aplicații Specifice
- Adaptarea modelelor NLG, cum ar fi GPT, pentru sarcini specifice domeniului
- Transferul de învățare în NLG
- Manipularea seturilor de date mari pentru antrenarea modelelor NLG
Instrumente și Framework-uri pentru NLG
- Introducere în biblioteci populare NLG (Transformers, OpenAI GPT)
- Lucru practic cu Hugging Face Transformers și OpenAI API
- Construirea de pipeline-uri NLG pentru generarea de conținut
Considerații Etiche în NLG
- Bias în conținutul generat de IA
- Mitigarea rezultatelor NLG dăunătoare sau necorespunzătoare
- Implicațiile etice ale NLG în crearea de conținut
Tendințe Viitoare în NLG
- Avansări 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 despre concepte de învățare automată
- Familiaritate cu programarea în Python
- Experiență cu framework-uri NLP
Publicul țintă
- Dezvoltatori AI
- Creatori de conținut
- Oameni de știință de date
21 Ore
