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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