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課程簡介
自然語言生成(NLG)簡介
- 什麼是 NLG?
- NLU 與 NLG 的差異
- NLG 在現實場景中的應用
基礎 NLG 技術
- 基於模板的生成
- 用於文字生成的統計模型
- NLG 中機器學習簡介
運用 NLG 模型
- NLG 模型概覽(GPT, T5)
- 在 Python 中設置基礎模型
- 使用預訓練模型生成文字
NLG 的挑戰
- 處理連貫性和相關性
- 文字生成中的常見問題
- AI 生成內容的倫理考量
NLG 工具實作
- NLG 函式庫簡介(GPT-2/3, NLTK)
- 為特定用例生成文字
- 評估生成文字的品質
評估 NLG 模型
- 測量生成文字的流暢度與連貫性
- 自動與人工評估技術
- 提升 NLG 輸出的品質
NLG 的未來趨勢
- NLG 研究中的新興技術
- 未來文字生成的挑戰與機會
- NLG 對內容創建和 AI 發展的影響
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基本的程式設計概念
- 熟悉 Python 程式設計
受眾對象
- 人工智慧初學者
- 資料科學愛好者
- 對 AI 生成文字感興趣的內容創作者
14 小時