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Programa do Curso
Introduction to Natural Language Generation (NLG)
- O que é NLG?
- Diferença entre NLU e NLG
- Aplicações de NLG em cenários do mundo real
Técnicas básicas de NLG
- Geração baseada em modelos
- Modelos estatísticos para geração de texto
- Introdução à aprendizagem automática em NLG
Trabalhar com modelos NLG
- Visão geral dos modelos NLG (GPT, T5)
- Configuração de modelos básicos em Python
- Geração de texto utilizando modelos pré-treinados
Desafios em NLG
- Gestão da coerência e da relevância
- Problemas comuns na geração de texto
- Considerações éticas sobre conteúdos gerados por IA
Utilização prática de ferramentas NLG
- Introdução às bibliotecas NLG (GPT-2/3, NLTK)
- Geração de texto para casos de utilização específicos
- Avaliação da qualidade do texto gerado
Avaliação de modelos NLG
- Medir a fluência e a coerência do texto gerado
- Técnicas de avaliação automatizadas vs. humanas
- Melhorar a qualidade dos resultados dos NLG
Tendências futuras em NLG
- Técnicas emergentes na investigação sobre NLG
- Desafios e oportunidades para a futura geração de texto
- Impacto do NLG na criação de conteúdos e no desenvolvimento da IA
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de programação
- Familiaridade com a programação Python
Público
- Iniciantes em IA
- Entusiastas da ciência de dados
- Criadores de conteúdo interessados em texto gerado por IA
14 Horas
