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
- 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
