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
Въведение в генерирането на естествен език (NLG)
- Какво е NLG?
- Разлика между разбиране на естествен език (NLU) и генериране на естествен език (NLG)
- Приложения на NLG в сценарии от реалния свят
Основни техники за NLG
- Генериране, базирано на шаблони
- Статистически модели за генериране на текст
- Въведение в машинното обучение в NLG
Работа с модели за NLG
- Общ преглед на моделите за NLG (GPT, T5)
- Настройка на основни модели в Python
- Генериране на текст с помощта на предварително обучени модели
Предизвикателства в NLG
- Справяне със смислеността и релевантността
- Често срещани проблеми при генерирането на текст
- Етични съображения при съдържание, генерирано от изкуствен интелект
Практическа работа с инструменти за NLG
- Въведение в библиотеките за NLG (GPT-2/3, NLTK)
- Генериране на текст за специфични случаи на употреба
- Оценяване на генерирания текст за качество
Оценяване на модели за NLG
- Измерване на плавност и смисленост в генерирания текст
- Автоматизирани спрямо 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 бъдещото генериране на текст
- Въздействие на NLG върху създаването на съдържание и развитието на изкуствения интелект
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основни познания по концепции за програмиране
- Запознатост с програмирането на Python
Аудитория
- Начинаещи в областта на изкуствения интелект
- Ентусиасти в областта на науката за данните
- Създатели на съдържание, интересуващи се от текст, генериран от изкуствен интелект
14 Часа
