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Schulungsübersicht
Einführung in NLG für Textzusammenfassung und Inhaltsgenerierung
- Überblick über die Erzeugung natürlicher Sprache (NLG)
- Hauptunterschiede zwischen NLG und NLP
- Anwendungsfälle für NLG in der Inhaltsgenerierung
Text-Zusammenfassungstechniken in NLG
- Extraktive Zusammenfassungsmethoden mit NLG
- Abstrahierende Zusammenfassung mit NLG-Modellen
- Bewertungsmetriken für NLG-basierte Zusammenfassungen
Inhaltserstellung mit NLG
- Überblick über die generativen NLG-Modelle: GPT, T5 und BART
- Training von NLG-Modellen für die Texterzeugung
- Generierung von kohärentem und kontextbezogenem Text mit NLG
Feinabstimmung von NLG-Modellen für spezifische Anwendungen
- Feinabstimmung von NLG-Modellen wie GPT für domänenspezifische Aufgaben
- Transfer-Lernen in NLG
- Umgang mit großen Datensätzen für das Training von NLG-Modellen
Werkzeuge und Frameworks für NLG
- Einführung in populäre NLG-Bibliotheken (Transformers, OpenAI GPT)
- Praktische Übungen mit Hugging Face Transformers und OpenAI API
- Aufbau von NLG-Pipelines für die Inhaltserstellung
Ethische Erwägungen bei NLG
- Voreingenommenheit in KI-generierten Inhalten
- Entschärfung schädlicher oder unangemessener NLG-Ausgaben
- Ethische Implikationen von NLG bei der Erstellung von Inhalten
Zukünftige Trends bei NLG
- Jüngste Fortschritte bei NLG-Modellen
- Auswirkungen von Transformatoren auf NLG
- Zukünftige Möglichkeiten von NLG und automatisierter Inhaltserstellung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über Konzepte des maschinellen Lernens
- Vertrautheit mit der Python-Programmierung
- Erfahrung mit NLP-Frameworks
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Ersteller von Inhalten
- Datenwissenschaftler
21 Stunden