Đề cương khóa học

Giới thiệu về Natural Language Generation (NLG)

  • NLG là gì?
  • Sự khác biệt giữa NLU và NLG
  • Ứng dụng của NLG trong các tình huống thực tế

Các Kỹ Thuật NLG Cơ Bản

  • Tạo nội dung dựa trên mẫu
  • Mô hình thống kê cho tạo văn bản
  • Giới thiệu về học máy trong NLG

Làm Việc với Mô Hình NLG

  • Tổng quan về các mô hình NLG (GPT, T5)
  • Thiết lập các mô hình cơ bản trong Python
  • Tạo văn bản bằng các mô hình được huấn luyện trước

Thách Thức trong NLG

  • Xử lý tính mạch lạc và liên quan
  • Các vấn đề thường gặp trong tạo văn bản
  • Các cân nhắc về đạo đức trong nội dung do AI tạo ra

Thực Hành với Các Công Cụ NLG

  • Giới thiệu về các thư viện NLG (GPT-2/3, NLTK)
  • Tạo văn bản cho các trường hợp sử dụng cụ thể
  • Đánh giá văn bản được tạo ra về chất lượng

Đánh Giá Mô Hình NLG

  • Đo lường tính trôi chảy và mạch lạc trong văn bản được tạo ra
  • Kỹ thuật đánh giá tự động so với đánh giá của con người
  • Cải thiện chất lượng đầu ra NLG

Xu Hướng Tương Lai trong NLG

  • Các kỹ thuật mới nổi trong nghiên cứu NLG
  • Thách thức và cơ hội cho việc tạo văn bản trong tương lai
  • Tác động của NLG đối với tạo nội dung và phát triển AI

Tóm Tắt và Các Bước Tiếp Theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết cơ bản về các khái niệm lập trình
  • Làm quen với lập trình Python

Đối tượng

  • Người mới bắt đầu về AI
  • Những người đam mê khoa học dữ liệu
  • Người sáng tạo nội dung quan tâm đến văn bản do AI tạo ra
 14 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan