Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về NLG cho Tóm tắt Văn bản và Tạo Nội dung
- Tổng quan về Natural Language Generation (NLG)
- Sự khác biệt chính giữa NLG và NLP
- Các trường hợp sử dụng NLG trong tạo nội dung
Kỹ thuật Tóm tắt Văn bản trong NLG
- Phương pháp tóm tắt trích xuất bằng NLG
- Tóm tắt trừu tượng với các mô hình NLG
- Các chỉ số đánh giá cho tóm tắt dựa trên NLG
Tạo Nội dung với NLG
- Tổng quan về các mô hình tạo NLG: GPT, T5 và BART
- Huấn luyện các mô hình NLG để tạo văn bản
- Tạo văn bản mạch lạc và nhận thức theo ngữ cảnh với NLG
Fine-Tuning Các Mô hình NLG cho Các Ứng dụng Cụ thể
- Tinh chỉnh các mô hình NLG như GPT cho các tác vụ cụ thể theo lĩnh vực
- Học chuyển giao trong NLG
- Xử lý các tập dữ liệu lớn để huấn luyện các mô hình NLG
Công cụ và Khung làm việc cho NLG
- Giới thiệu về các thư viện NLG phổ biến (Transformers, OpenAI GPT)
- Thực hành với Hugging Face Transformers và OpenAI API
- Xây dựng các quy trình NLG để tạo nội dung
Các Vấn đề Đạo đức trong NLG
- Thiên kiến trong nội dung do AI tạo ra
- Giảm thiểu các kết quả NLG có hại hoặc không phù hợp
- Ý nghĩa đạo đức của NLG trong tạo nội dung
Xu hướng Tương lai trong NLG
- Các tiến bộ gần đây trong các mô hình NLG
- Tác động của transformers lên NLG
- Các cơ hội trong tương lai trong NLG và tạo nội dung tự động
Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo
Requirements
- Kiến thức cơ bản về các khái niệm học máy
- Làm quen với lập trình Python
- Kinh nghiệm với các framework NLP
Đối tượng
- Nhà phát triển AI
- Người sáng tạo nội dung
- Nhà khoa học dữ liệu
21 Hours