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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