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課程簡介
Introduction to Natural Language Generation (NLG)
- 什麼是 NLG?
- NLU 和 NLG 之間的區別
- NLG 在實際場景中的應用
基本 NLG 技術
- 基於範本的生成
- 用於文字生成的統計模型
- NLG 中的機器學習簡介
使用 NLG 模型
- NLG 模型概述 (GPT, T5)
- 在 Python 中設置基本模型
- 使用預先訓練的模型生成文字
NLG 中的挑戰
- 處理連貫性和相關性
- 文本生成的常見問題
- AI 生成內容中的道德注意事項
NLG 工具的實踐
- NLG 庫簡介 (GPT-2/3, NLTK)
- 為特定用例生成文字
- 評估生成的文本品質
評估 NLG 模型
- 測量生成文本的流暢性和連貫性
- 自動評估技術與人工評估技術
- 提高 NLG 輸出的品質
NLG 的未來趨勢
- NLG 研究中的新興技術
- 未來文本生成的挑戰和機遇
- NLG 對內容創建和 AI 開發的影響
總結和後續步驟
最低要求
- 對程式設計概念的基本理解
- 熟悉 Python 程式設計
觀眾
- AI 初學者
- 數據科學愛好者
- 對 AI 生成的文字感興趣的內容建立者
14 時間: