Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Visión general de técnicas avanzadas de NLG
- Revisión de conceptos básicos de NLG
- Introducción a métodos avanzados de NLG
- Papel de los transformadores en la NLG moderna
Modelos preentrenados para NLG
- Visión general de modelos preentrenados populares (GPT, BERT, T5)
- Ajuste fino de modelos preentrenados para tareas específicas
- Entrenamiento de modelos personalizados con conjuntos de datos grandes
Mejora de los resultados de NLG
- Manejo de la coherencia y relevancia en la generación de texto
- Control de la longitud y el contenido del texto mediante métodos de NLG
- Técnicas para reducir la repetición y mejorar la fluidez
NLG ética y responsable
- Comprensión de los desafíos éticos del contenido generado por IA
- Gestión de los sesgos en los modelos de NLG
- Asegurar el uso responsable de la tecnología de NLG
Práctica con bibliotecas avanzadas de NLG
- Trabajo con Hugging Face Transformers para NLG
- Implementación de GPT-3 y otros modelos de vanguardia
- Generación de contenido específico del dominio utilizando NLG
Evaluación de sistemas de NLG
- Técnicas para evaluar modelos de NLG
- Métricas de evaluación automatizada (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Métodos de evaluación humana para garantía de calidad
Tendencias futuras en NLG
- Técnicas emergentes en la investigación de NLG
- Desafíos y oportunidades en el desarrollo de NLG
- Impacto de NLG en las industrias y la creación de contenido
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de NLG
- Experiencia con programación en Python
- Conocimiento de modelos de aprendizaje automático
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
14 Horas
