Kurzusleírás

Bevezetés a Természetes Nyelv Generálásba (NLG)

  • Mi az NLG?
  • Különbség az NLU és az NLG között
  • Az NLG alkalmazásai valós helyzetekben

Alapvető NLG Technikák

  • Sablonalapú generálás
  • Statisztikai modellek szöveg generálására
  • Bevezetés a gépi tanulásba az NLG-ben

NLG Modellek Használata

  • Áttekintés az NLG modellekről (GPT, T5)
  • Alapmodellek beállítása Pythonban
  • Szöveg generálása előre betanított modellek segítségével

Kihívások az NLG-ben

  • A koherencia és a relevancia kezelése
  • Gyakori problémák a szöveg generálásában
  • Etikai megfontolások az AI által generált tartalmakkal kapcsolatban

Gyakorlati Munka NLG Eszközökkel

  • Bevezetés az NLG könyvtárakba (GPT-2/3, NLTK)
  • Szöveg generálása konkrét használati esetekre
  • A generált szöveg minőségének értékelése

NLG Modellek Értékelése

  • A generált szöveg folyékonyságának és koherenciájának mérése
  • Automatizált vs. emberi értékelési technikák
  • Az NLG kimenetek minőségének javítása

Jövőbeli Trendek az NLG-ben

  • Új technikák az NLG kutatásában
  • Kihívások és lehetőségek a jövőbeli szöveg generálásában
  • Az NLG hatása a tartalomkészítésre és az AI fejlesztésére

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Alapvető programozási ismeretek
  • Python programozás ismerete

Közönség

  • AI kezdők
  • Adattudomány iránt érdeklődők
  • AI által generált szövegekkel foglalkozó tartalomkészítők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák