Plan Szkolenia

Introduction to Natural Language Generation (NLG)

  • Czym jest NLG?
  • Różnica między NLU a NLG
  • Zastosowania NLG w rzeczywistych scenariuszach

Podstawowe techniki NLG

  • Generowanie oparte na szablonach
  • Modele statystyczne do generowania tekstu
  • Wprowadzenie do uczenia maszynowego w NLG

Praca z modelami NLG

  • Przegląd modeli NLG (GPT, T5)
  • Konfigurowanie podstawowych modeli w Python
  • Generowanie tekstu przy użyciu wstępnie wytrenowanych modeli

Wyzwania w NLG

  • Obsługa spójności i trafności
  • Typowe kwestie związane z generowaniem tekstu
  • Względy etyczne w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję

Praktyczna praca z narzędziami NLG

  • Wprowadzenie do bibliotek NLG (GPT-2/3, NLTK)
  • Generowanie tekstu dla konkretnych przypadków użycia
  • Ocena wygenerowanego tekstu pod kątem jakości

Ocena modeli NLG

  • Pomiar płynności i spójności w wygenerowanym tekście
  • Zautomatyzowane i ludzkie techniki oceny
  • Poprawa jakości wyników NLG

Przyszłe trendy w NLG

  • Pojawiające się techniki w badaniach NLG
  • Wyzwania i możliwości dla przyszłego generowania tekstu
  • Wpływ NLG na tworzenie treści i rozwój sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowe zrozumienie koncepcji programowania
  • Znajomość programowania Python

Uczestnicy

  • Początkujący użytkownicy AI
  • Entuzjaści nauki o danych
  • Twórcy treści zainteresowani tekstem generowanym przez sztuczną inteligencję
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie