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Plan du cours
Aperçu des techniques avancées de NLG
- Revoir les concepts de base de la NLG.
- Introduction aux méthodes avancées de NLG.
- Rôle des transformateurs dans la NLG moderne.
Modèles pré-entraînés pour la NLG
- Aperçu des modèles pré-entraînés populaires (GPT, BERT, T5).
- Ajustement fin de modèles pré-entraînés pour des tâches spécifiques.
- Entraînement de modèles personnalisés avec de grands ensembles de données.
Amélioration des sorties de la NLG
- Gestion de la cohérence et de la pertinence dans la génération de texte.
- Contrôle de la longueur et du contenu du texte à l'aide de méthodes de NLG.
- Techniques pour réduire la répétition et améliorer la fluidité.
NLG éthique et responsable
- Comprendre les défis éthiques liés au contenu généré par l'IA.
- Traitement des biais dans les modèles de NLG.
- Garantir l'utilisation responsable de la technologie NLG.
Pratique avec des bibliothèques avancées de NLG
- Travail avec Hugging Face Transformers pour la NLG.
- Mise en œuvre de GPT-3 et d'autres modèles de pointe.
- Génération de contenu spécifique au domaine à l'aide de la NLG.
Évaluation des systèmes de NLG
- Techniques d'évaluation des modèles de NLG.
- Métriques d'évaluation automatisées (BLEU, ROUGE, METEOR).
- Méthodes d'évaluation humaine pour l'assurance qualité.
Tendances futures de la NLG
- Techniques émergentes dans la recherche sur la NLG.
- Défis et opportunités dans le développement de la NLG.
- Impact de la NLG sur les industries et la création de contenu.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de NLG.
- Expérience avec la programmation Python.
- Connaissance des modèles d'apprentissage automatique.
Audience cible
- Scientifiques des données.
- Développeurs d'IA.
- Ingénieurs en apprentissage automatique.
14 Heures
