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Schulungsübersicht
Einführung in die Natürliche Sprachgenerierung (NLG)
- Was ist NLG?
- Unterschiede zwischen NLU und NLG
- Anwendungen der NLG in realen Szenarien
Basis-NLG-Techniken
- Vorlagenbasierte Generierung
- Statistische Modelle für die Textgenerierung
- Einführung in maschinelles Lernen in der NLG
Arbeiten mit NLG-Modellen
- Überblick über NLG-Modelle (GPT, T5)
- Einrichtung grundlegender Modelle in Python
- Textgenerierung mit vortrainierten Modellen
Herausforderungen in der NLG
- Umgang mit Kohärenz und Relevanz
- Häufige Probleme bei der Textgenerierung
- Ethische Aspekte bei KI-generierten Inhalten
Praxis mit NLG-Tools
- Einführung in NLG-Bibliotheken (GPT-2/3, NLTK)
- Textgenerierung für spezifische Anwendungsfälle
- Bewertung der Qualität generierter Texte
Bewertung von NLG-Modellen
- Messung der Sprachflüssigkeit und Kohärenz in generierten Texten
- Automatisierte vs. menschliche Bewertungstechniken
- Verbesserung der Qualität von NLG-Ausgaben
Zukunftstrends in der NLG
- Aufkommende Techniken in der NLG-Forschung
- Herausforderungen und Chancen für die zukünftige Textgenerierung
- Einfluss der NLG auf Inhaltserstellung und KI-Entwicklung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in Programmierkonzepten
- Vertrautheit mit der Python-Programmierung
Zielgruppe
- KI-Einsteiger
- Datenwissenschafts-Enthusiasten
- Inhaltsersteller, die sich für KI-generierte Texte interessieren
14 Stunden
