Kursplan

Introduktion till NLG för Textsammanfattning och Innehållsskapande

  • Översikt över Natural Language Generation (NLG)
  • Nyckelskillnader mellan NLG och NLP
  • Användningsfall för NLG i innehållsskapande

Tekniker för Textsammanfattning i NLG

  • Extraktiv sammanfattningsmetoder med NLG
  • Abstraktiv sammanfattning med NLG-modeller
  • Utvärderingsmått för NLG-baserad sammanfattning

Innehållsskapande med NLG

  • Översikt över NLG generativa modeller: GPT, T5 och BART
  • Träning av NLG-modeller för textgenerering
  • Generering av sammanhängande och kontextmedveten text med NLG

Anpassning av NLG-modeller för Specifika Applikationer

  • Anpassning av NLG-modeller som GPT för domänspecifika uppgifter
  • Överföringsinlärning i NLG
  • Hantering av stora datamängder för träning av NLG-modeller

Verktyg och Ramverk för NLG

  • Introduktion till populära NLG-bibliotek (Transformers, OpenAI GPT)
  • Praktiska övningar med Hugging Face Transformers och OpenAI API
  • Bygga NLG-pipelines för innehållsskapande

Etiska Överväganden i NLG

  • Fördomar i AI-genererat innehåll
  • Minska skadliga eller olämpliga NLG-utdata
  • Etiska implikationer av NLG i innehållsskapande

Framtidstrender i NLG

  • Senaste framsteg i NLG-modeller
  • Transformers inverkan på NLG
  • Framtida möjligheter i NLG och automatiserat innehållsskapande

Sammanfattning och Nästa Steg

Krav

  • Grundläggande kunskaper om maskininlärningsbegrepp
  • Bekantskap med Python-programmering
  • Erfarenhet av NLP-ramverk

Målgrupp

  • AI-utvecklare
  • Innehållsskapare
  • Datavetare
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier