План на курса

Introduction to Natural Language Generation (NLG)

  • Какво е NLG?
  • Разлика между NLU и NLG
  • Приложения на NLG в сценарии от реалния свят

Основни NLG техники

  • Генериране на базата на шаблони
  • Статистически модели за генериране на текст
  • Въведение в машинното обучение в NLG

Работа с NLG Models

  • Преглед на моделите NLG (GPT, T5)
  • Настройване на основни модели в Python
  • Генериране на текст чрез предварително обучени модели

Предизвикателства в NLG

  • Боравене с кохерентност и уместност
  • Често срещани проблеми при генерирането на текст
  • Етични съображения в генерираното от AI съдържание

Практически с NLG Tools

  • Въведение в библиотеките на NLG (GPT-2/3, NLTK)
  • Генериране на текст за конкретни случаи на употреба
  • Оценяване на генерирания текст за качество

Оценяване на NLG модели

  • Измерване на плавност и кохерентност в генерирания текст
  • Автоматизирани срещу човешки техники за оценка
  • Подобряване на качеството на резултатите от NLG

Бъдещи тенденции в NLG

  • Нововъзникващи техники в изследванията на NLG
  • Предизвикателства и възможности за бъдещо генериране на текст
  • Въздействие на NLG върху създаването на съдържание и развитието на AI

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на концепциите за програмиране
  • Познаване на Python програмиране

Публика

  • Начинаещи AI
  • Ентусиасти на науката за данни
  • Създатели на съдържание, които се интересуват от текст, генериран от AI
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории