Návrh Školení

Introduction to Natural Language Generation (NLG)

  • Co je NLG?
  • Rozdíl mezi NLU a NLG
  • Aplikace NLG ve scénářích reálného světa

Základní techniky NLG

  • Generování založené na šablonách
  • Statistické modely pro generování textu
  • Úvod do strojového učení v NLG

Práce s modely NLG

  • Přehled modelů NLG (GPT, T5)
  • Nastavení základních modelů v Python
  • Generování textu pomocí předem trénovaných modelů

Výzvy v NLG

  • Zvládání koherence a relevance
  • Běžné problémy při generování textu
  • Etická hlediska v obsahu generovaném umělou inteligencí

Praktické s nástroji NLG

  • Úvod do knihoven NLG (GPT-2/3, NLTK)
  • Generování textu pro konkrétní případy použití
  • Hodnocení kvality generovaného textu

Hodnocení modelů NLG

  • Měření plynulosti a koherence v generovaném textu
  • Techniky automatického hodnocení vs. člověk
  • Zlepšení kvality výstupů NLG

Budoucí trendy v NLG

  • Nové techniky ve výzkumu NLG
  • Výzvy a příležitosti pro budoucí generaci textů
  • Vliv NLG na tvorbu obsahu a vývoj AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní porozumění programovacím pojmům
  • Znalost programování Python

Publikum

  • AI začátečníci
  • Nadšenci pro datovou vědu
  • Tvůrci obsahu, kteří se zajímají o text generovaný umělou inteligencí
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie