Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
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