Course Outline

Επισκόπηση προηγμένων τεχνικών NLG

  • Επανεξέταση βασικών εννοιών NLG
  • Εισαγωγή στις προηγμένες μεθόδους NLG
  • Ο ρόλος των μετασχηματιστών στη σύγχρονη NLG

Προεκπαιδευμένα μοντέλα για NLG

  • Επισκόπηση δημοφιλών προεκπαιδευμένων μοντέλων (GPT, BERT, T5)
  • Βελτιώστε τα προεκπαιδευμένα μοντέλα για συγκεκριμένες εργασίες
  • Εκπαίδευση προσαρμοσμένων μοντέλων με μεγάλα σύνολα δεδομένων

Βελτίωση των εξόδων NLG

  • Χειρισμός συνοχής και συνάφειας στη δημιουργία κειμένου
  • Έλεγχος του μήκους και του περιεχομένου του κειμένου χρησιμοποιώντας μεθόδους NLG
  • Τεχνικές για τη μείωση της επανάληψης και τη βελτίωση της ευχέρειας

Ηθική και Υπεύθυνη NLG

  • Κατανόηση των ηθικών προκλήσεων του περιεχομένου που δημιουργείται από AI
  • Αντιμετώπιση προκαταλήψεων σε μοντέλα NLG
  • Διασφάλιση της υπεύθυνης χρήσης της τεχνολογίας NLG

Χειροκίνητα με προηγμένες βιβλιοθήκες NLG

  • Εργασία με Hugging Face Transformers για NLG
  • Εφαρμογή GPT-3 και άλλων μοντέλων τελευταίας τεχνολογίας
  • Δημιουργία περιεχομένου για συγκεκριμένο τομέα χρησιμοποιώντας NLG

Αξιολόγηση συστημάτων NLG

  • Τεχνικές για την αξιολόγηση μοντέλων NLG
  • Αυτοματοποιημένες μετρήσεις αξιολόγησης (BLEU, ROUGE, METEOR)
  • Μέθοδοι αξιολόγησης του ανθρώπου για τη διασφάλιση ποιότητας

Μελλοντικές τάσεις στην NLG

  • Αναδυόμενες τεχνικές στην έρευνα NLG
  • Προκλήσεις και ευκαιρίες στην ανάπτυξη NLG
  • Επίδραση της NLG στις βιομηχανίες και τη δημιουργία περιεχομένου

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασική κατανόηση των εννοιών NLG
  • Εμπειρία στον προγραμματισμό Python
  • Εξοικείωση με μοντέλα μηχανικής μάθησης

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Προγραμματιστές AI
  • Μηχανικοί μηχανικής εκμάθησης
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories