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
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