Návrh Školení

Úvod do NLG pro sumarizaci textu a generování obsahu

  • Přehled generování přirozeného jazyka (NLG)
  • Klíčové rozdíly mezi NLG a NLP
  • Případy použití pro NLG při generování obsahu

Techniky shrnutí textu v NLG

  • Extrakční sumarizační metody pomocí NLG
  • Abstraktní sumarizace s modely NLG
  • Metriky hodnocení pro sumarizaci založenou na NLG

Generování obsahu pomocí NLG

  • Přehled generativních modelů NLG: GPT, T5 a BART
  • Školení modelů NLG pro generování textu
  • Generování koherentního a kontextově orientovaného textu pomocí NLG

Jemné ladění modelů NLG pro specifické aplikace

  • Jemné ladění modelů NLG, jako je GPT, pro úkoly specifické pro doménu
  • Přeneste učení v NLG
  • Manipulace s velkými datovými sadami pro trénování modelů NLG

Nástroje a rámce pro NLG

  • Úvod do oblíbených knihoven NLG (Transformers, OpenAI GPT)
  • Praktické s Hugging Face Transformers a OpenAI API
  • Budování kanálů NLG pro generování obsahu

Etické úvahy v NLG

  • Zkreslení obsahu generovaného umělou inteligencí
  • Zmírnění škodlivých nebo nevhodných výstupů NLG
  • Etické důsledky NLG při tvorbě obsahu

Budoucí trendy v NLG

  • Nedávné pokroky v modelech NLG
  • Vliv transformátorů na NLG
  • Budoucí příležitosti v NLG a automatizované tvorbě obsahu

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní znalost konceptů strojového učení
  • Znalost programování Python
  • Zkušenosti s NLP frameworky

Publikum

  • Vývojáři AI
  • Tvůrci obsahu
  • Datoví vědci
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie