Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Общ преглед на усъвършенстваните NLG техники
- Преразглеждане на основните NLG концепции
- Въведение в напредналите NLG методи
- Ролята на трансформърите в съвременния NLG
Предварително обучени модели за NLG
- Общ преглед на популярни предварително обучени модели (GPT, BERT, T5)
- Фина настройка на предварително обучени модели за специфични задачи
- Обучение на персонализирани модели с големи масиви от данни
Подобряване на NLG резултатите
- Справяне с кохерентността и релевантността при генериране на текст
- Контролиране на дължината и съдържанието на текста чрез NLG методи
- Техники за намаляване на повторенията и подобряване на плавността
Етичен и отговорен NLG
- Разбиране на етичните предизвикателства при генерираното от AI съдържание
- Справяне с пристрастията в NLG моделите
- Осигуряване на отговорна употреба на NLG технологията
Практическа работа с напреднали NLG библиотеки
- Работа с Hugging Face Transformers за NLG
- Прилагане на GPT-3 и други най-съвременни модели
- Генериране на специфично за домейн съдържание чрез NLG
Оценяване на NLG системи
- Техники за оценяване на NLG модели
- Автоматизирани показатели за оценка (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Методи за човешка оценка за осигуряване на качество
Бъдещи тенденции в NLG
- Нововъзникващи техники в NLG изследванията
- Предизвикателства и възможности в развитието на NLG
- Въздействие на NLG върху индустриите и създаването на съдържание
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране на NLG концепциите
- Опит с програмиране на Python
- Запознатост с модели за машинно обучение
Аудитория
- Data scientists
- AI разработчици
- Инженери по машинно обучение
14 Часа
