Kurzusleírás

A fejlett NLG technikák áttekintése

  • Az alapvető NLG-koncepciók áttekintése
  • Bevezetés a fejlett NLG módszerekbe
  • A transzformátorok szerepe a modern NLG-ben

Előképzett modellek NLG számára

  • A népszerű előre betanított modellek (GPT, BERT, T5) áttekintése
  • Előre betanított modellek finomhangolása meghatározott feladatokhoz
  • Egyedi modellek betanítása nagy adatkészletekkel

Az NLG kimenetek javítása

  • A koherencia és a relevancia kezelése a szöveggenerálásban
  • Szöveghossz és tartalom szabályozása NLG módszerekkel
  • Az ismétlésszám csökkentésére és a folyékonyság javítására szolgáló technikák

Etikus és felelősségteljes NLG

  • Az AI által generált tartalom etikai kihívásainak megértése
  • Az NLG modellek torzításainak kezelése
  • Az NLG technológia felelős használatának biztosítása

Gyakorlati gyakorlat a fejlett NLG könyvtárakkal

  • Munka a Hugging Face Transformers for NLG-hez
  • GPT-3 és más korszerű modellek megvalósítása
  • Domainspecifikus tartalom generálása NLG használatával

Az NLG rendszerek értékelése

  • Az NLG modellek értékelési technikái
  • Automatizált értékelési mutatók (BLEU, ROUGE, METEOR)
  • Humán értékelési módszerek a minőségbiztosításhoz

Jövőbeli trendek az NLG-ben

  • Feltörekvő technikák az NLG-kutatásban
  • Kihívások és lehetőségek az NLG fejlesztésben
  • Az NLG hatása az iparágakra és a tartalomkészítésre

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az NLG fogalmak alapvető ismerete
  • Python programozási tapasztalat
  • Ismerkedés a gépi tanulási modellekkel

Közönség

  • Adattudósok
  • AI fejlesztők
  • Gépi tanulási mérnökök
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák