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.
План на курса
Преглед на усъвършенствани NLG техники
- Преразглеждане на основните концепции на NLG
- Въведение в съвременните методи на NLG
- Роля на трансформаторите в съвременната НЛГ
Предварително обучени модели за NLG
- Преглед на популярните предварително обучени модели (GPT, BERT, T5)
- Фина настройка на предварително обучени модели за конкретни задачи
- Обучение на персонализирани модели с големи набори от данни
Подобряване на резултатите от NLG
- Боравене с кохерентност и уместност 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 на генерираното от AI съдържание
- Справяне с отклоненията в моделите на NLG
- Осигуряване на отговорно използване на NLG технологията
Практическа работа с разширени NLG библиотеки
- Работа с Hugging Face Transformers за NLG
- Внедряване на GPT-3 и други най-съвременни модели
- Генериране на специфично за домейн съдържание с помощта на NLG
Оценяване на NLG системи
- Техники за оценка на NLG модели
- Автоматизирани показатели за оценка (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Методи за човешка оценка за осигуряване на качеството
Бъдещи тенденции в NLG
- Нововъзникващи техники в изследванията на NLG
- Предизвикателства и възможности в развитието на НУГ
- Въздействие на NLG върху индустриите и създаването на съдържание
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране на концепциите на NLG
- Опит с Python програмиране
- Запознаване с модели на машинно обучение
Публика
- Учени по данни
- AI разработчици
- Инженери по машинно обучение
14 Часа
