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 Generarea Limbajului Natural (NLG) pentru Sumarizare de Text și Generează Conținut
- Prezentare generală a Generării Limbajului Natural (NLG)
- Principalele diferențe între NLG și NLP
- Cazuri de utilizare ale NLG în generarea conținutului
Tehnici de Sumarizare de Text în NLG
- Metode de sumarizare extractivă folosind NLG
- Sumarizare abstractivă cu modelele NLG
- Măsurile de evaluare pentru sumarizarea bazată pe NLG
Generează Conținut cu NLG
- Prezentare generală a modelelor generative NLG: GPT, T5 și BART
- Antrenarea modelelor NLG pentru generarea de text
- Generarea unui text coerent și sensibil la context cu NLG
Afinarea Modelului NLG Pentru Aplicații Specifice
- Afinarea modelelor NLG precum GPT pentru sarcini specifice domeniului
- Învățarea prin transfer în NLG
- Manipularea seturilor de date mari pentru antrenarea modelelor NLG
Unelte și Framework-uri Pentru NLG
- Introducere în bibliotecile populare NLG (Transformers, OpenAI GPT)
- Mâna de lucru cu Hugging Face Transformers și API-ul OpenAI
- Construirea de pipe-uri NLG pentru generarea conținutului
Considerente Etice în NLG
- Prejudecățile la conținutul generat prin IA
- Mitigarea ieșirilor dăunătoare sau inapropiate ale NLG
- Implicațiile etice ale NLG în crearea de conținut
Tendințe Viitoare în NLG
- Progrese recente în modelele NLG
- Impactul transformatorilor asupra NLG
- Oportunități viitoare în NLG și crearea automată de conținut
Rezumat și Pasii Următori
Cerințe
- Cunoștințe de bază cu conceptele învățării automate
- FAMILIARIZARE CU PROGRAMAREA ÎN PYTHON
- Experiență cu cadre NLP
Publiculțintă
- Dezvoltatori AI
- Creștori de conținut
- Cercetători în date
21 ore
