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課程簡介
自然語言生成（NLG）在文本摘要和內容生成中的介紹
- 自然語言生成（NLG）概述
- NLG與自然語言處理（NLP）的主要區別
- NLG在內容生成中的用例
NLG中的文本摘要技術
- 使用NLG的提取式摘要方法
- 使用NLG模型的生成式摘要
- NLG摘要的評估指標
使用NLG生成內容
- NLG生成模型概述：GPT、T5和BART
- 訓練NLG模型以生成文本
- 使用NLG生成連貫且上下文相關的文本
爲特定應用微調NLG模型
- 爲領域特定任務微調NLG模型（如GPT）
- NLG中的遷移學習
- 處理大規模數據集以訓練NLG模型
NLG工具與框架
- 流行NLG庫介紹（Transformers、OpenAI GPT）
- Hugging Face Transformers和OpenAI API的實踐
- 構建NLG內容生成管道
NLG中的倫理考量
- AI生成內容中的偏見
- 減少有害或不適當的NLG輸出
- NLG在內容創作中的倫理影響
NLG的未來趨勢
- NLG模型的最新進展
- Transformer對NLG的影響
- NLG與自動化內容創作的未來機會
總結與下一步
最低要求
- 機器學習概念的基礎知識
- 熟悉Python編程
- 有NLP框架的經驗
受衆
- AI開發者
- 內容創作者
- 數據科學家
21 時間：
