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Programa del Curso
Descripción general de las técnicas avanzadas de NLG
- Revisión de los conceptos básicos de NLG
- Introducción a los métodos avanzados de NLG
- El papel de los transformadores en la NLG moderna
Modelos preentrenados para NLG
- Descripción general de los modelos preentrenados más populares (GPT, BERT, T5)
- Ajuste fino de modelos previamente entrenados para tareas específicas
- Entrenamiento de modelos personalizados con grandes conjuntos de datos
Mejora de los resultados de NLG
- Manejo de la coherencia y la relevancia en la generación de textos
- Control de la longitud y el contenido del texto mediante métodos NLG
- Técnicas para reducir la repetición y mejorar la fluidez
NLG Ético y Responsable
- Comprender los desafíos éticos de los contenidos generados por IA
- Lidiar con los sesgos en los modelos de NLG
- Garantizar el uso responsable de la tecnología NLG
Manos a la obra con bibliotecas NLG avanzadas
- Trabajar con Hugging Face Transformadores para NLG
- Implementación de GPT-3 y otros modelos de última generación
- Generación de contenido específico del dominio mediante NLG
Evaluación de los sistemas NLG
- Técnicas para evaluar modelos NLG
- Métricas de evaluación automatizadas (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Métodos de evaluación humana para el aseguramiento de la calidad
Tendencias futuras en NLG
- Técnicas emergentes en la investigación de NLG
- Desafíos y oportunidades en el desarrollo del NLG
- Impacto de NLG en las industrias y la creación de contenido
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de NLG
- Experiencia con Python programación
- Familiaridad con los modelos de aprendizaje automático
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
14 Horas
