Introduction to Natural Language Generation (NLG)

• Podstawowe zrozumienie koncepcji programowania
• Znajomość programowania Python

Publiczność

• Początkujący użytkownicy AI
• Entuzjaści nauki o danych
• Twórcy treści zainteresowani tekstem generowanym przez sztuczną inteligencję

Generowanie języka naturalnego (NLG) to poddziedzina sztucznej inteligencji, która koncentruje się na generowaniu tekstu podobnego do ludzkiego. Ten kurs wprowadza uczestników w podstawowe pojęcia, techniki i zastosowania NLG, pomagając im zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do automatycznego generowania spójnego i kontekstowo odpowiedniego tekstu.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą poznać podstawy NLG i jego rolę w sztucznej inteligencji i generowaniu treści.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe pojęcia związane z generowaniem języka naturalnego.
• Zbadać zastosowania NLG w różnych branżach.
• Poznanie podstawowych technik generowania tekstu podobnego do ludzkiego przy użyciu sztucznej inteligencji.
• Pracować z bibliotekami i modelami Python do generowania tekstu.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Introduction to Natural Language Generation (NLG)

• Czym jest NLG?
• Różnica między NLU a NLG
• Zastosowania NLG w rzeczywistych scenariuszach

Podstawowe techniki NLG

• Generowanie oparte na szablonach
• Modele statystyczne do generowania tekstu
• Wprowadzenie do uczenia maszynowego w NLG

Praca z modelami NLG

• Przegląd modeli NLG (GPT, T5)
• Konfigurowanie podstawowych modeli w Python
• Generowanie tekstu przy użyciu wstępnie wytrenowanych modeli

Wyzwania w NLG

• Obsługa spójności i trafności
• Typowe kwestie związane z generowaniem tekstu
• Względy etyczne w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję

Praktyczna praca z narzędziami NLG

• Wprowadzenie do bibliotek NLG (GPT-2/3, NLTK)
• Generowanie tekstu dla konkretnych przypadków użycia
• Ocena wygenerowanego tekstu pod kątem jakości

Ocena modeli NLG

• Pomiar płynności i spójności w wygenerowanym tekście
• Zautomatyzowane i ludzkie techniki oceny
• Poprawa jakości wyników NLG

Przyszłe trendy w NLG

• Pojawiające się techniki w badaniach NLG
• Wyzwania i możliwości dla przyszłego generowania tekstu
• Wpływ NLG na tworzenie treści i rozwój sztucznej inteligencji

Podsumowanie i kolejne kroki