Formation Introduction à la Génération de Langage Naturel (GLN)

Cette formation en direct dirigée par un formateur à Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences dans la génération de texte de haute qualité, semblable à celui d'un humain, en utilisant des méthodes avancées de NLG.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les techniques avancées de génération de texte en langage naturel.
• Mettre en œuvre et ajuster finement des modèles basés sur les transformateurs pour la NLG.
• Optimiser les sorties de la NLG pour la fluidité, la cohérence et la pertinence.
• Évaluer la qualité du texte généré à l'aide de métriques automatisées et humaines.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant maîtriser les techniques de GNL pilotées par l'IA pour les applications de chatbots et d'assistants virtuels.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de la GNL pour l'IA conversationnelle.
• Tirer parti des techniques d'apprentissage profond pour améliorer la génération de dialogues des chatbots.
• Intégrer des modèles de GNL de pointe comme GPT-3 dans des frameworks de chatbots.
• Appliquer l'IA contextuelle pour améliorer la cohérence et la fluidité des conversations.

Cette formation en direct, dirigée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant acquérir des compétences pratiques dans l'utilisation de la NLG pour automatiser le résumé de texte et la génération de contenu.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes fondamentaux de la NLG pour le résumé de texte et la génération de contenu.
• Mettre en œuvre des modèles NLG pour résumer de grands documents et articles.
• Tirer parti de modèles NLG pré-entraînés, tels que GPT, pour la création de contenu.
• Appliquer des techniques avancées pour affiner les modèles NLG en vue de tâches spécifiques de génération de contenu.