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Schulungsübersicht
Einführung in NLG für Textzusammenfassung und Content-Generierung
- Überblick über Natural Language Generation (NLG)
- Wichtige Unterschiede zwischen NLG und NLP
- Anwendungsfälle für NLG in der Content-Generierung
Techniken zur Textzusammenfassung in NLG
- Extraktive Zusammenfassungsmethoden mit NLG
- Abstrakte Zusammenfassung mit NLG-Modellen
- Bewertungsmetriken für NLG-basierte Zusammenfassung
Content-Generierung mit NLG
- Überblick über generative NLG-Modelle: GPT, T5 und BART
- Training von NLG-Modellen für Textgenerierung
- Generierung zusammenhängender und kontextbewusster Texte mit NLG
Feinabstimmung von NLG-Modellen für spezifische Anwendungen
- Feinabstimmung von NLG-Modellen wie GPT für domänenspezifische Aufgaben
- Transfer Learning in der NLG
- Umgang mit großen Datensätzen zum Training von NLG-Modellen
Tools und Frameworks für NLG
- Einführung in populäre NLG-Bibliotheken (Transformers, OpenAI GPT)
- Praxis mit Hugging Face Transformers und OpenAI API
- Aufbau von NLG-Pipelines für die Content-Generierung
Ethische Überlegungen in der NLG
- Verzerrung (Bias) in KI-generierten Inhalten
- Eindämmung schädlicher oder unangemessener NLG-Ausgaben
- Ethische Implikationen der NLG bei der Content-Erstellung
Zukunftstrends in der NLG
- Aktuelle Fortschritte in NLG-Modellen
- Einfluss von Transformer-Modellen auf die NLG
- Zukünftige Chancen in der NLG und automatisierten Content-Erstellung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Machine-Learning-Konzepten
- Vertrautheit mit Python-Programmierung
- Erfahrung mit NLP-Frameworks
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Content-Ersteller
- Data Scientists
21 Stunden