Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Haladó NLG technikák áttekintése
- Az alapvető NLG fogalmak áttekintése
- Bevezetés a haladó NLG módszerekbe
- A transzformátorok szerepe a modern NLG-ben
Előre betanított modellek NLG-hez
- Népszerű előre betanított modellek áttekintése (GPT, BERT, T5)
- Előre betanított modellek finomhangolása specifikus feladatokhoz
- Egyedi modellek képzése nagy adathalmazokkal
NLG kimenetek javítása
- Koherencia és relevancia kezelése szöveg generálásában
- Szöveg hosszának és tartalmának szabályozása NLG módszerekkel
- Ismétlődés csökkentése és folyékonyság javítása technikái
Etikai és felelős NLG
- Az AI által generált tartalmak etikai kihívásainak megértése
- Az NLG modellekben rejlő elfogultságok kezelése
- Az NLG technológia felelős használatának biztosítása
Gyakorlás haladó NLG könyvtárakkal
- Munka a Hugging Face Transzformátorokkal NLG-hez
- GPT-3 és más legmodernebb modellek implementálása
- Tartományspecifikus tartalom generálása NLG segítségével
NLG rendszerek értékelése
- NLG modellek értékelésének technikái
- Automatizált értékelési metrikák (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Emberi értékelési módszerek a minőségbiztosítás érdekében
Jövőbeli trendek az NLG-ben
- Új technikák az NLG kutatásában
- Kihívások és lehetőségek az NLG fejlesztésében
- Az NLG hatása az iparágakra és a tartalomkészítésre
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Alapvető ismeretek az NLG fogalmairól
- Tapasztalat Python programozásban
- Ismeret a gépi tanulási modellek területén
Közönség
- Adattudósok
- AI fejlesztők
- Gépi tanulási mérnökök
14 Órák