Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod do NLG pro shrnuta textu a generování obsahu
- Přehled generace přirozeného jazyka (NLG)
- Klíčové rozdíly mezi NLG a NLP
- Užití NLG v generování obsahu
Techniky shrnuta textu v NLG
- Extraktivní metody shrnuta pomocí NLG
- Abstraktivní shrnuto s modely NLG
- Hodnotící metriky pro NLG-založené shrnuta
Generování obsahu pomocí NLG
- Přehled generativních modelů NLG: GPT, T5 a BART
- Trénování modelů NLG pro generování textu
- Generování srozumitelného a kontextově vědomého textu pomocí NLG
Vylepšování modelů NLG pro konkrétní aplikace
- Vylepšování modelů NLG jako je GPT pro doménově specifické úkoly
- Transferové učení v NLG
- Správa velkých datových sad pro trénování modelů NLG
Nástroje a rámce pro NLG
- Úvod do populárních knihoven NLG (Transformers, OpenAI GPT)
- Praktické cvičení s Hugging Face Transformers a API od OpenAI
- Vytváření NLG potrubí pro generování obsahu
Etické aspekty v NLG
- Bias v AI-generovaném obsahu
- Zmírňování škodlivých nebo nevhodných výstupů NLG
- Etické důsledky NLG v tvorbě obsahu
Budoucí trendy v NLG
- Aktuální pokroky v modely NLG
- Vliv transformátorů na NLG
- Budoucí příležitosti v NLG a automatické tvorbě obsahu
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní znalosti konceptů strojového učení
- Příznivnost v programování Python
- Zkušenosti s rámci pro NLP (slovní zpracování)
Cílová skupina
- Vývojáři umělé inteligence
- Tvůrci obsahu
- Data vědci
21 hodiny