Plan Szkolenia

Wprowadzenie do generowania języka naturalnego (NLG)

  • Przegląd NLG i jego zastosowań
  • Zrozumienie potoku NLG
  • Wprowadzenie do Python bibliotek dla NLG

Gromadzenie i przygotowywanie danych

  • Zbieranie danych z różnych źródeł
  • Czyszczenie i wstępne przetwarzanie danych tekstowych
  • Organizowanie treści do generowania

Modelowanie języka dla NLG

  • Wprowadzenie do modeli językowych
  • Trenowanie modelu językowego do generowania tekstu
  • Dostrajanie modeli językowych przy użyciu SpaCy i NLTK

Planowanie zdań i struktury tekstu

  • Planowanie struktury zdań i przepływu treści
  • Używanie szablonów do generowania tekstu
  • Dostosowywanie struktury tekstu na podstawie przypadków użycia

Generowanie treści i przetwarzanie końcowe

  • Generowanie tekstu z ustrukturyzowanych danych
  • Ocena i udoskonalanie wygenerowanej zawartości
  • Przetwarzanie końcowe i formatowanie danych wyjściowych

Zaawansowane techniki NLG

  • Wykorzystanie sieci neuronowych do generowania tekstu (np. modele GPT)
  • Obsługa kontekstu i spójności w generowanym tekście
  • Odkrywanie rzeczywistych aplikacji i studiów przypadku

Projekt końcowy: Tworzenie systemu NLG

  • Definiowanie zakresu projektu
  • Budowanie i wdrażanie systemu NLG
  • Testowanie i ocena systemu

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Python doświadczenie w programowaniu

Uczestnicy

  • Programiści
  • Naukowcy zajmujący się danymi
 21 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (5)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie