Plan Szkolenia

Wprowadzenie do NLG w skrócie tekstów i generowaniu treści

  • Wprowadzenie do Natural Language Generation (NLG)
  • Kluczowe różnice między NLG a NLP
  • Zastosowania NLG w generowaniu treści

Techniki skracania tekstów w NLG

  • Metody ekstrakcji skrótów za pomocą NLG
  • Abstraktowe skracanie tekstów za pomocą modeli NLG
  • Metryki oceny skróceń opartych na NLG

Generowanie treści z NLG

  • Wprowadzenie do modeli generacyjnych NLG: GPT, T5 i BART
  • Trenowanie modeli NLG do generowania tekstu
  • Generowanie spójnego i kontekstowego tekstu z NLG

Dopasowywanie modeli NLG do konkretnych zastosowań

  • Dopasowywanie modeli NLG, takich jak GPT, do zadań w określonej dziedzinie
  • Transfer learning w NLG
  • Obsługa dużych zbiorów danych do trenowania modeli NLG

Narzędzia i frameworki dla NLG

  • Wprowadzenie do popularnych bibliotek NLG (Transformers, OpenAI GPT)
  • Praktyczne zajęcia z Hugging Face Transformers i API OpenAI
  • Budowanie kanałów NLG do generowania treści

Etyczne aspekty NLG

  • Uprzedzenia w treściach generowanych przez AI
  • Zmniejszanie negatywnych lub nieodpowiednich wyników NLG
  • Etyczne implikacje NLG w tworzeniu treści

Przyszłe trendy w NLG

  • Najnowsze postępy w modelach NLG
  • Wpływ transformatorów na NLG
  • Przyszłe możliwości w dziedzinie NLG i automatyzacji tworzenia treści

Podsumowanie i następne kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza na temat koncepcji uczenia maszynowego
  • Znałość programowania w Pythonie
  • Doświadczenie w ramach NLP

Grupa docelowa

  • Developers AI
  • Tworcy treści
  • Naukowcy danych
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie