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Plan du cours
Introduction à la Génération de Langage Naturel (NLG)
- Qu'est-ce que la NLG ?
- Différence entre la compréhension du langage naturel (NLU) et la génération de langage naturel (NLG).
- Applications de la NLG dans des scénarios réels.
Techniques de base de la NLG
- Génération basée sur des modèles.
- Modèles statistiques pour la génération de texte.
- Introduction au machine learning dans la NLG.
Travailler avec des modèles de NLG
- Aperçu des modèles de NLG (GPT, T5).
- Configuration de modèles de base en Python.
- Génération de texte à l'aide de modèles pré-entraînés.
Défis de la NLG
- Gestion de la cohérence et de la pertinence.
- Problèmes courants dans la génération de texte.
- Considérations éthiques concernant le contenu généré par l'IA.
Pratique avec des outils de NLG
- Introduction aux bibliothèques de NLG (GPT-2/3, NLTK).
- Génération de texte pour des cas d'utilisation spécifiques.
- Évaluation de la qualité du texte généré.
Évaluation des modèles de NLG
- Mesure de la fluidité et de la cohérence du texte généré.
- Techniques d'évaluation automatisée par rapport à l'évaluation humaine.
- Amélioration de la qualité des sorties de la NLG.
Tendances futures de la NLG
- Techniques émergentes dans la recherche en NLG.
- Défis et opportunités pour la génération de texte future.
- Impact de la NLG sur la création de contenu et le développement de l'IA.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base des concepts de programmation
- Familiarité avec la programmation en Python
Public cible
- Débutants en IA
- Passionnés de science des données
- Créateurs de contenu intéressés par le texte généré par l'IA
14 Heures
