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

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