Plan du cours

Introduction à la Génération de Langue Naturelle (NLG) pilotée par l'IA

  • Aperçu de la génération de langue naturelle (NLG)
  • Rôle de la NLG dans les systèmes d'intelligence artificielle conversationnelle
  • Différences clés entre l'IA de compréhension du langage naturel (NLU) et la génération de langue naturelle (NLG)

Techniques d'apprentissage profond pour la NLG

  • Transformateurs et modèles linguistiques pré-entraînés
  • Formation des modèles pour la génération de dialogues
  • Gestion des dépendances à long terme dans les conversations

Cadres de chatbot et NLG

  • Intégration de la NLG avec les plateformes de chatbots (par exemple, Rasa, BotPress)
  • Génération de réponses personnalisées pour les chatbots
  • Amélioration de l'engagement utilisateur grâce à une IA contextuelle

Modèles avancés de NLG pour les assistants virtuels

  • Utilisation des modèles à la pointe comme GPT-3, BERT et autres
  • Génération de dialogues multi-tour avec l'IA
  • Amélioration de la fluidité et de la naturelle des réponses des assistants virtuels

Considérations éthiques et pratiques

  • Biases dans le contenu généré par l'IA et comment les atténuer
  • Garantir la transparence et la fiabilité des interactions avec les chatbots
  • Considérations de confidentialité et de sécurité pour les assistants virtuels

Évaluation et optimisation des systèmes de NLG

  • Évaluation de la qualité de la NLG : BLEU, ROUGE et évaluation humaine
  • Calibration et optimisation de la performance de la NLG pour les applications en temps réel
  • Adaptation de la NLG aux cas d'utilisation spécifiques à un domaine

Tendances futures dans la NLG et l'IA conversationnelle

  • Techniques émergentes en apprentissage supervisé par soi-même pour la NLG
  • Utilisation de l'IA multimodale pour des conversations plus interactives
  • Progrès dans l'IA conversationnelle consciente du contexte

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Compréhension solide des concepts de Traitement du Langage Naturel (TLN)
  • Expérience avec les modèles d'apprentissage automatique et IA
  • Familiarité avec la programmation Python

Public cible

  • Développeurs IA
  • Concepteurs de chatbots
  • Ingénieurs d'assistants virtuels
 21 Heures

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