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Schulungsübersicht
Übersicht fortgeschrittener NLG-Techniken
- Aktualisierung grundlegender NLG-Konzepte
- Einführung in fortgeschrittene NLG-Methoden
- Die Rolle von Transformatoren im modernen NLG
Vortrainierte Modelle für NLG
- Übersicht populärer vortrainierter Modelle (GPT, BERT, T5)
- Fine-Tuning von vortrainierten Modellen für spezifische Aufgaben
- Schulen benutzerdefinierter Modelle mit großen Datensätzen
Verbesserung der NLG-Ausgaben
- Umgang mit Kohärenz und Relevanz bei der Textgenerierung
- Kontrolle von Textlänge und Inhalt mittels NLG-Methoden
- Techniken zur Reduzierung von Wiederholungen und zur Verbesserung der Flüssigkeit
Ethische und verantwortungsvolle NLG
- Verständnis der ethischen Herausforderungen durch KI-generierte Inhalte
- Umgang mit Verzerrungen (Biases) in NLG-Modellen
- Sicherstellung des verantwortungsvollen Einsatzes von NLG-Technologie
Praktische Arbeit mit fortschrittlichen NLG-Bibliotheken
- Arbeit mit Hugging Face Transformers für NLG
- Implementierung von GPT-3 und anderen State-of-the-Art-Modellen
- Generierung domänenspezifischer Inhalte mittels NLG
Bewertung von NLG-Systemen
- Techniken zur Bewertung von NLG-Modellen
- Automatische Bewertungsmetriken (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Menschliche Bewertungsverfahren zur Qualitätssicherung
Zukunftstrends in der NLG
- Aufkommende Techniken in der NLG-Forschung
- Herausforderungen und Chancen in der NLG-Entwicklung
- Auswirkungen von NLG auf Branchen und Content-Erstellung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis der NLG-Konzepte
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Machine-Learning-Modellen
Zielgruppe
- Data Scientists
- KI-Entwickler
- Machine-Learning-Ingenieure
14 Stunden
