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Plan du cours
Introduction à la génération de langage naturel (NLG) pour la synthèse de texte et la création de contenu
- Aperçu de la génération de langage naturel (NLG)
- Différences clés entre NLG et NLP
- Cas d'utilisation du NLG pour la création de contenu
Techniques de synthèse de texte dans le NLG
- Méthodes de synthèse extractive utilisant le NLG
- Synthèse abstraite avec des modèles NLG
- Métriques d'évaluation pour la synthèse basée sur le NLG
Création de contenu avec le NLG
- Aperçu des modèles génératifs NLG : GPT, T5 et BART
- Formation des modèles NLG pour la génération de texte
- Génération de textes cohérents et contextuels avec le NLG
Affinage des modèles NLG pour des applications spécifiques
- Affinage des modèles NLG comme GPT pour des tâches spécifiques à un domaine
- Apprentissage par transfert dans le NLG
- Gestion de grands jeux de données pour la formation des modèles NLG
Outils et frameworks pour le NLG
- Introduction aux bibliothèques populaires de NLG (Transformers, OpenAI GPT)
- Utilisation pratique des Transformers Hugging Face et de l'API OpenAI
- Construction de pipelines NLG pour la création de contenu
Considérations éthiques dans le NLG
- Biases du contenu généré par IA
- Atténuation des sorties nuisibles ou inappropriées du NLG
- Implications éthiques du NLG dans la création de contenu
Tendances futures dans le NLG
- Avancées récentes dans les modèles NLG
- Impact des transformateurs sur le NLG
- Opportunités futures dans le NLG et la création de contenu automatisée
Résumé et Étapes suivantes
Pré requis
- Connaissance de base des concepts d'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation en Python
- Expérience avec les frameworks NLP
Public cible
- Développeurs IA
- Créateurs de contenu
- Scientifiques des données
21 Heures