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Temario del curso
Introducción a la Generación de Lenguaje Natural (NLG)
- ¿Qué es la NLG?
- Diferencia entre NLU (Comprensión de Lenguaje Natural) y NLG.
- Aplicaciones de la NLG en escenarios del mundo real.
Técnicas básicas de NLG
- Generación basada en plantillas.
- Modelos estadísticos para la generación de texto.
- Introducción al aprendizaje automático en la NLG.
Trabajo con modelos de NLG
- Vista general de los modelos de NLG (GPT, T5).
- Configuración de modelos básicos en Python.
- Generación de texto utilizando modelos preentrenados.
Desafíos en la NLG
- Manejo de la coherencia y relevancia.
- Problemas comunes en la generación de texto.
- Consideraciones éticas en el contenido generado por IA.
Práctica con herramientas de NLG
- Introducción a las bibliotecas de NLG (GPT-2/3, NLTK).
- Generación de texto para casos de uso específicos.
- Evaluación de la calidad del texto generado.
Evaluación de modelos de NLG
- Medición de la fluidez y coherencia del texto generado.
- Técnicas de evaluación automatizada frente a la humana.
- Mejora de la calidad de las salidas de la NLG.
Tendencias futuras en la NLG
- Técnicas emergentes en la investigación de la NLG.
- Desafíos y oportunidades para la generación de texto futura.
- Impacto de la NLG en la creación de contenido y el desarrollo de IA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de programación.
- Conocimiento básico del lenguaje de programación Python.
Público objetivo
- Principiantes en IA.
- Entusiastas de la ciencia de datos.
- Creadores de contenido interesados en texto generado por IA.
14 Horas
