Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu NLG cho Tóm tắt văn bản và Tạo nội dung
- Tổng quan về Natural Language Generation (NLG)
- Các khác biệt chính giữa NLG và NLP
- Các trường hợp sử dụng NLG trong tạo nội dung
Kỹ thuật tóm tắt văn bản trong NLG
- Các phương pháp tóm tắt trích xuất sử dụng NLG
- Tóm tắt trừu tượng với các mô hình NLG
- Các chỉ số đánh giá cho tóm tắt dựa trên NLG
Tạo nội dung với NLG
- Tổng quan về các mô hình sinh sản của NLG: GPT, T5, và BART
- Huấn luyện các mô hình NLG cho việc tạo văn bản
- Tạo văn bản liên kết và nhận biết ngữ cảnh với NLG
Tối ưu hóa các mô hình NLG cho các ứng dụng cụ thể
- Tối ưu hóa các mô hình NLG như GPT cho các nhiệm vụ chuyên ngành
- Học chuyển đổi trong NLG
- Xử lý các tập dữ liệu lớn để huấn luyện các mô hình NLG
Công cụ và khung cho NLG
- Giới thiệu các thư viện NLG phổ biến (Transformers, OpenAI GPT)
- Tìm hiểu thực tế với Hugging Face Transformers và API của OpenAI
- Xây dựng các pipeline NLG cho việc tạo nội dung
Các vấn đề đạo đức trong NLG
- Tham nhũng trong nội dung tạo bởi AI
- Giảm thiểu các kết quả NLG có hại hoặc không phù hợp
- Các hậu quả đạo đức của NLG trong việc tạo nội dung
Các xu hướng tương lai trong NLG
- Các tiến bộ gần đây trong các mô hình NLG
- Tác động của transformers trên NLG
- Các cơ hội tương lai trong NLG và việc tạo nội dung tự động
Tổng kết và các bước tiếp theo
Requirements
- Kiến thức cơ bản về các khái niệm học máy
- Thông thạo lập trình Python
- Kinh nghiệm với các khung NLP
Đối tượng học
- Lập trình viên AI
- Người tạo nội dung
- Kiến trúc sư dữ liệu
21 Hours