Course Outline

Εισαγωγή στο NLG για τη σύνοψη κειμένου και τη δημιουργία περιεχομένου

  • Επισκόπηση της δημιουργίας φυσικής γλώσσας (NLG)
  • Βασικές διαφορές μεταξύ NLG και NLP
  • Χρησιμοποιήστε θήκες για NLG στη δημιουργία περιεχομένου

Τεχνικές περίληψης κειμένων στο NLG

  • Εξαγωγικές μέθοδοι περίληψης με χρήση NLG
  • Αφηρημένη περίληψη με μοντέλα NLG
  • Μετρήσεις αξιολόγησης για σύνοψη βάσει NLG

Δημιουργία περιεχομένου με NLG

  • Επισκόπηση των μοντέλων παραγωγής NLG: GPT, T5 και BART
  • Εκπαίδευση μοντέλων NLG για δημιουργία κειμένου
  • Δημιουργία συνεκτικού και ενήμερου κειμένου με το NLG

Βελτιστοποίηση μοντέλων NLG για συγκεκριμένες εφαρμογές

  • Βελτιστοποίηση μοντέλων NLG όπως το GPT για εργασίες που αφορούν συγκεκριμένους τομείς
  • Μεταφορά μάθησης στο NLG
  • Χειρισμός μεγάλων συνόλων δεδομένων για εκπαίδευση μοντέλων NLG

Εργαλεία και πλαίσια για NLG

  • Εισαγωγή στις δημοφιλείς βιβλιοθήκες NLG (Transformers, OpenAI GPT)
  • Hands-on με Hugging Face Transformers και OpenAI API
  • Δημιουργία αγωγών NLG για παραγωγή περιεχομένου

Ηθικές Θεωρήσεις στο NLG

  • Προκατάληψη σε περιεχόμενο που δημιουργείται από AI
  • Μετριασμός επιβλαβών ή ακατάλληλων εξόδων NLG
  • Ηθικές επιπτώσεις του NLG στη δημιουργία περιεχομένου

Μελλοντικές τάσεις στην NLG

  • Πρόσφατες εξελίξεις στα μοντέλα NLG
  • Επίδραση μετασχηματιστών στο NLG
  • Μελλοντικές ευκαιρίες στο NLG και αυτοματοποιημένη δημιουργία περιεχομένου

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασικές γνώσεις εννοιών μηχανικής μάθησης
  • Εξοικείωση με τον προγραμματισμό Python
  • Εμπειρία με πλαίσια NLP

Ακροατήριο

  • Προγραμματιστές AI
  • Δημιουργοί περιεχομένου
  • Επιστήμονες δεδομένων
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories