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 conștient de context cu NLG
Reglarea Fină a Modelelor NLG pentru Aplicații Specifice
- Reglarea fină a modelelor NLG, cum ar fi GPT, pentru sarcini specifice domeniului
- Învățarea prin transfer în NLG
- Manipularea seturilor de date mari pentru antrenarea modelelor NLG
Instrumente și Framework-uri pentru NLG
- Introducere în bibliotecile populare NLG (Transformers, OpenAI GPT)
- Lucru practic cu Hugging Face Transformers și OpenAI API
- Construirea de pipeline-uri NLG pentru generarea de conținut
Considerații Etici în NLG
- Părtinire în conținutul generat de IA
- Mitigarea 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 despre conceptele 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
