Schulungsübersicht

Einführung in die NLG für Textzusammenfassung und Inhaltsgenerierung

  • Überblick über die Natürliche Sprachgenerierung (NLG)
  • Schlüsselunterschiede zwischen NLG und NLP
  • Anwendungsfälle für NLG in der Inhaltsgenerierung

Textzusammenfassungstechniken in der NLG

  • Extraktive Zusammenfassungsverfahren mit NLG
  • Abstrakte Zusammenfassung mit NLG-Modellen
  • Bewertungsmetriken für NLG-basierte Zusammenfassungen

Inhaltsgenerierung mit NLG

  • Überblick über generative NLG-Modelle: GPT, T5 und BART
  • Trainieren von NLG-Modellen für Textgenerierung
  • Generieren kohärenten und kontextbezogenen Textes mit NLG

Feinjustierung von NLG-Modellen für spezifische Anwendungen

  • Feinjustierung von NLG-Modellen wie GPT für domänenspezifische Aufgaben
  • Transferlernen in der NLG
  • Verwaltung großer Datensätze zur Ausbildung von NLG-Modellen

Werkzeuge und Frameworks für die NLG

  • Einführung in beliebte NLG-Bibliotheken (Transformers, OpenAI GPT)
  • Praxis mit Hugging Face Transformers und der OpenAI-API
  • Erstellen von NLG-Pipelines für die Inhaltsgenerierung

Ethische Aspekte in der NLG

  • Bias in AI-generiertem Inhalt
  • Minimierung schädlicher oder unangemessener Outputs durch NLG
  • Ethische Implikationen der NLG bei der Inhaltsgenerierung

Zukünftige Trends in der NLG

  • Aktuelle Entwicklungen in NLG-Modellen
  • Auswirkungen von Transformer auf die NLG
  • Zukünftige Chancen in der NLG und der automatisierten Inhaltsgenerierung

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse der Maschinellem Lernen Konzepte
  • Vertrautheit mit Python-Programmierung
  • Erfahrung mit NLP-Frameworks

Zielgruppe

  • AI-Entwickler
  • Inhaltsersteller
  • Datenwissenschaftler
 21 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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