Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot Natural Language Generation (NLG)
- Wat is NLG?
- Het verschil tussen NLU en NLG
- Toepassingen van NLG in de praktijk
Basistechnieken voor Natural Language Generation
- Templategestuurde tekstgeneratie
- Statistische modellen voor het genereren van tekst
- Inleiding tot machine learning bij NLG
Werken met NLG-modellen
- Overzicht van veelgebruikte NLG-modellen (zoals GPT en T5)
- Het opzetten van basismodellen in Python<\/li>
- Tekst genereren met vooraf getrainde modellen
Uitdagingen binnen Natural Language Generation
- Omgaan met samenhang en relevantie van gegenereerde teksten
- Veelvoorkomende problemen bij textgeneratie
- Ethische aspecten rond AI-gegenereerde inhoud
Praktische oefeningen met NLG-werktuigen
- Inleiding tot relevante NLG-bibliotheken (zoals GPT-2/3 en NLTK)
- Tekst genereren voor specifieke toepassingen
- De kwaliteit van gegenereerde teksten beoordelen
Beoordeling van NLG-modellen
- Het meten van vloeiendheid en samenhang in de gegenereerde tekst
- Automatische versus menselijke evaluatiemethoden
- De kwaliteit van NLG-uitvoer verbeteren
Toekomstige ontwikkelingen in Natural Language Generation
- Nieuwe technieken binnen NLG-onderzoek
- Uitdagingen en kansen voor toekomstige tekstgeneratie
- De impact van NLG op inhoudsproductie en de ontwikkeling van AI
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Basiskennis van programmeerconcepten
- Kennis van Python-programmeren
Doelgroep
- Beginners in het gebied van kunstmatige intelligentie
- Liefhebbers van datawetenschappen
- Inhoudscreators die geïnteresseerd zijn in AI-gegenereerde teksten
14 Uren
