Schița de curs

Introducere în Generarea de Limbaj Natural (NLG)

  • Ce este NLG?
  • Diferența dintre NLU și NLG
  • Aplicațiile NLG în scenarii din lumea reală

Tehnici de bază NLG

  • Generare bazată pe șabloane
  • Modele statistice pentru generarea de text
  • Introducere în învățarea automată în NLG

Lucrul cu modele NLG

  • Prezentare generală a modelelor NLG (GPT, T5)
  • Configurarea modelelor de bază în Python
  • Generarea de text folosind modele preantrenate

Provocări în NLG

  • Gestionarea coerenței și relevanței
  • Probleme comune în generarea de text
  • Considerații etice în conținutul generat de IA

Lucru practic cu instrumente NLG

  • Introducere în bibliotecile NLG (GPT-2/3, NLTK)
  • Generarea de text pentru cazuri de utilizare specifice
  • Evaluarea textului generat pentru calitate

Evaluarea modelelor NLG

  • Măsurarea fluenței și coerenței în textul generat
  • Tehnici de evaluare automată vs. umană
  • Îmbunătățirea calității rezultatelor NLG

Tendințe viitoare în NLG

  • Tehnici emergente în cercetarea NLG
  • Provocări și oportunități pentru generarea de text viitoare
  • Impactul NLG asupra creării de conținut și dezvoltării IA

Rezumat și următorii pași

Cerințe

  • Cunoștințe de bază despre concepte de programare
  • Familiaritate cu programarea în Python

Public țintă

  • Începători în IA
  • Pasionați de știința datelor
  • Creatori de conținut interesați de text generat de IA
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite