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Programa do Curso
Visão geral das técnicas avançadas de NLG
- Revisitação dos conceitos básicos de NLG
- Introdução aos métodos avançados de NLG
- Papel dos transformadores no NLG moderno
Modelos pré-treinados para NLG
- Visão geral dos modelos pré-treinados populares (GPT, BERT, T5)
- Ajuste fino de modelos pré-treinados para tarefas específicas
- Treinar modelos personalizados com grandes conjuntos de dados
Melhorar os resultados de NLG
- Tratamento da coerência e relevância na geração de texto
- Controlo do comprimento e do conteúdo do texto utilizando métodos NLG
- Técnicas para reduzir a repetição e melhorar a fluência
NLG ético e responsável
- Compreender os desafios éticos dos conteúdos gerados por IA
- Lidar com preconceitos nos modelos NLG
- Garantir a utilização responsável da tecnologia NLG
Utilização prática de bibliotecas NLG avançadas
- Trabalhar com transformadores Hugging Face para NLG
- Implementação do GPT-3 e de outros modelos de última geração
- Geração de conteúdos específicos do domínio utilizando NLG
Avaliação de sistemas NLG
- Técnicas de avaliação de modelos NLG
- Métricas de avaliação automatizadas (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Métodos de avaliação humana para garantia de qualidade
Tendências futuras em NLG
- Técnicas emergentes na investigação sobre NLG
- Desafios e oportunidades no desenvolvimento de NLG
- Impacto do NLG nas indústrias e na criação de conteúdos
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de NLG
- Experiência com programação Python
- Familiaridade com modelos de aprendizagem automática
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Programadores de IA
- Engenheiros de aprendizagem automática
14 Horas
