Cursusaanbod

Overzicht van NLG-technieken voor gevorderden

  • Herziening van de basisconcepten van NLG
  • Inleiding tot geavanceerde NLG-methoden
  • Rol van transformatoren in moderne NLG

Vooraf getrainde modellen voor NLG

  • Overzicht van populaire vooraf getrainde modellen (GPT, BERT, T5)
  • Vooraf getrainde modellen verfijnen voor specifieke taken
  • Aangepaste modellen trainen met grote gegevenssets

Verbetering van NLG-outputs

  • Omgaan met samenhang en relevantie bij het genereren van tekst
  • Tekstlengte en inhoud beheren met behulp van NLG-methoden
  • Technieken om herhaling te verminderen en vloeiendheid te verbeteren

Ethisch en verantwoordelijk NLG

  • Inzicht in de ethische uitdagingen van door AI gegenereerde inhoud
  • Omgaan met biases in NLG-modellen
  • Zorgen voor een verantwoord gebruik van NLG-technologie

Hands-On met geavanceerde NLG-bibliotheken

  • Werken met Hugging Face Transformers voor NLG
  • Implementatie van GPT-3 en andere state-of-the-art modellen
  • Domeinspecifieke content genereren met behulp van NLG

Evaluatie van NLG Systems

  • Technieken voor het evalueren van NLG-modellen
  • Geautomatiseerde evaluatiemetriek (BLEU, ROUGE, METEOR)
  • Menselijke evaluatiemethoden voor kwaliteitsborging

Toekomstige trends in NLG

  • Opkomende technieken in NLG-onderzoek
  • Uitdagingen en kansen in NLG ontwikkeling
  • Impact van NLG op industrieën en contentcreatie

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basiskennis van NLG-concepten
  • Ervaring met Python programmeren
  • Bekendheid met machine learning-modellen

Audiëntie

  • Datawetenschappers
  • AI-ontwikkelaars
  • Ingenieurs voor machine learning
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën