Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Aperçu des techniques NLG avancées
- Revue des concepts de base de la NLG.
- Introduction aux méthodes NLG avancées.
- Rôle des transformateurs dans la NLG moderne.
Modèles pré-entraînés pour la NLG
- Aperçu des modèles pré-entraînés populaires (GPT, BERT, T5).
- Réglage fin des modèles pré-entraînés pour des tâches spécifiques.
- Entraînement de modèles personnalisés avec de grands ensembles de données.
Amélioration des sorties NLG
- Gestion de la cohérence et de la pertinence dans la génération de texte.
- Contrôle de la longueur et du contenu du texte à l'aide de méthodes NLG.
- Techniques pour réduire la répétition et améliorer la fluidité.
NLG éthique et responsable
- Compréhension des défis éthiques liés au contenu généré par IA.
- Gestion des biais dans les modèles NLG.
- Assurer l'utilisation responsable de la technologie NLG.
Mise en pratique avec des bibliothèques NLG avancées
- Utilisation de Hugging Face Transformers pour la NLG.
- Mise en œuvre de GPT-3 et d'autres modèles de pointe.
- Génération de contenu spécifique au domaine en utilisant la NLG.
Évaluation des systèmes NLG
- Techniques d'évaluation des modèles NLG.
- Métriques d'évaluation automatisées (BLEU, ROUGE, METEOR).
- Méthodes d'évaluation humaine pour l'assurance qualité.
Tendances futures en NLG
- Techniques émergentes dans la recherche NLG.
- Défis et opportunités dans le développement de la NLG.
- Impact de la NLG sur les industries et la création de contenu.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de NLG.
- Expérience avec la programmation Python.
- Connaissance des modèles d'apprentissage automatique.
Public cible
- Scientifiques des données.
- Développeurs d'IA.
- Ingénieurs en apprentissage automatique.
14 Heures
