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Programa do Curso
Introdução à NLG para Sumarização de Texto e Geração de Conteúdos
- Descrição geral da geração de linguagem natural (NLG)
- Principais diferenças entre NLG e PNL
- Casos de utilização de NLG na geração de conteúdos
Técnicas de resumo de texto em NLG
- Métodos de sumarização extractiva utilizando NLG
- Sumarização abstractiva com modelos NLG
- Métricas de avaliação para a sumarização baseada em NLG
Geração de conteúdos com NLG
- Visão geral dos modelos generativos NLG: GPT, T5 e BART
- Treinar modelos NLG para geração de texto
- Geração de texto coerente e sensível ao contexto com NLG
Afinação de modelos NLG para aplicações específicas
- Modelos NLG de afinação fina, como o GPT, para tarefas específicas de um domínio
- Aprendizagem por transferência em NLG
- Tratamento de grandes conjuntos de dados para treino de modelos NLG
Ferramentas e estruturas para NLG
- Introdução às bibliotecas populares de NLG (Transformers, OpenAI GPT)
- Utilização prática de Hugging Face Transformers e OpenAI API
- Construção de pipelines NLG para geração de conteúdos
Considerações éticas em NLG
- Preconceito no conteúdo gerado por IA
- Atenuação de resultados NLG prejudiciais ou inadequados
- Implicações éticas da NLG na criação de conteúdo
Tendências futuras em NLG
- Avanços recentes nos modelos NLG
- Impacto dos transformadores no NLG
- Oportunidades futuras em NLG e criação automatizada de conteúdos
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimentos básicos dos conceitos de aprendizagem automática
- Familiaridade com a programação Python
- Experiência com estruturas de PNL
Público-alvo
- Programadores de IA
- Criadores de conteúdos
- Cientistas de dados
21 Horas
