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.
Plan Szkolenia
Przegląd zaawansowanych technik NLG
- Przegląd podstawowych pojęć NLG
- Wprowadzenie do zaawansowanych metod NLG
- Rola transformatorów w nowoczesnym NLG
Wstępnie wytrenowane modele dla NLG
- Przegląd popularnych wstępnie wytrenowanych modeli (GPT, BERT, T5)
- Dostrajanie wstępnie wytrenowanych modeli do określonych zadań
- Trenowanie niestandardowych modeli z dużymi zestawami danych
Ulepszanie wyników NLG
- Obsługa spójności i trafności w generowaniu tekstu
- Kontrolowanie długości i zawartości tekstu przy użyciu metod NLG
- Techniki redukcji powtórzeń i poprawy płynności
Etyczny i odpowiedzialny NLG
- Zrozumienie etycznych wyzwań związanych z treściami generowanymi przez sztuczną inteligencję
- Radzenie sobie z uprzedzeniami w modelach NLG
- Zapewnienie odpowiedzialnego korzystania z technologii NLG
Praktyczna praca z zaawansowanymi bibliotekami NLG
- Praca z transformatorami Hugging Face dla NLG
- Wdrażanie GPT-3 i innych najnowocześniejszych modeli
- Generowanie treści specyficznych dla domeny przy użyciu NLG
Ocena systemów NLG
- Techniki oceny modeli NLG
- Zautomatyzowane metryki oceny (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Ludzkie metody oceny w celu zapewnienia jakości
Przyszłe trendy w NLG
- Nowe techniki w badaniach NLG
- Wyzwania i możliwości w rozwoju NLG
- Wpływ NLG na branże i tworzenie treści
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowe zrozumienie koncepcji NLG
- Doświadczenie w programowaniu Python
- Znajomość modeli uczenia maszynowego
Uczestnicy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Programiści AI
- Inżynierowie uczenia maszynowego
14 godzin