Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Przegląd zaawansowanych technik NLG
- Powtórzenie podstawowych koncepcji 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 konkretnych zadań
- Trenowanie własnych modeli na dużych zbiorach danych
Poprawa wyników NLG
- Zarządzanie spójnością i relewancją w generowaniu tekstu
- Kontrolowanie długości i treści tekstu przy użyciu metod NLG
- Techniki redukcji powtórzeń i poprawy płynności
Etyczne i odpowiedzialne NLG
- Zrozumienie etycznych wyzwań związanych z treściami generowanymi przez AI
- Radzenie sobie z uprzedzeniami w modelach NLG
- Zapewnienie odpowiedzialnego korzystania z technologii NLG
Praktyczne zastosowanie zaawansowanych bibliotek NLG
- Praca z Hugging Face Transformers dla NLG
- Implementacja 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)
- Metody oceny przez ludzi w celu zapewnienia jakości
Przyszłe trendy w NLG
- Nowe techniki w badaniach nad NLG
- Wyzwania i możliwości w rozwoju NLG
- Wpływ NLG na branże i tworzenie treści
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Podstawowa znajomość koncepcji NLG
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
- Znajomość modeli uczenia maszynowego
Grupa docelowa
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Programiści AI
- Inżynierowie uczenia maszynowego
14 godzin