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
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