Kurzusleírás

Természetes Nyelvi Generálás (NLG) Bevezetése Szövegszintézis és Tartalomgeneráláshoz

  • Természetes Nyelvi Generálás (NLG) áttekintése
  • NLG és NLP közötti fő különbségek
  • NLG alkalmazási lehetőségek a tartalomgenerálásban

Szövegszintézis technikák NLG-ben

  • Kivonatos szintézis módszerek NLG használatával
  • Absztrakt szintézis NLG modelljekkel
  • Értékelési metrikák NLG-alapú szintézishez

Tartalomgenerálás NLG-vel

  • NLG generatív modell áttekintése: GPT, T5 és BART
  • NLG modellek edzése szöveggeneráláshoz
  • Egyeztetett és kontextusérzékeny szövegek generálása NLG-vel

NLG Modellek Finomhangolása Speciális Alkalmazásokhoz

  • GPT modellek finomhangolása tartomány-specifikus feladatokhoz
  • Áttanulás NLG-ben
  • Nagy adathalmazok kezelése NLG modellek edzéséhez

Eszközök és Keretek NLG-hez

  • Népszerű NLG könyvtárak bevezetése (Transformers, OpenAI GPT)
  • Gyakorlat a Hugging Face Transformers és OpenAI API használatával
  • NLG pipeline építése tartalomgeneráláshoz

Etikai Megfontolások NLG-ben

  • Bias az AI-generált tartalomban
  • Káros vagy alkalmatlan NLG-kimenetek enyhítése
  • Etikai következmények NLG tartalomgenerálásában

Jövőbeli Trendek NLG-ben

  • Legutóbbi fejlesztések NLG modelljeiben
  • Transzformátorok hatása NLG-re
  • Jövőbeli lehetőségek NLG-ben és automatizált tartalomgenerálásban

Összegzés és Következő Lépések

Követelmények

  • Gépi tanulás alapfogalmak ismerete
  • Ismeret a Python programozással
  • Tapasztalat NLP keretrendszerek használatával

Célközönség

  • AI fejlesztők
  • Tartalomkészítők
  • Adat tudósok
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák