Formation Natural Language Generation (NLG) en Maple Ridge

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Maple Ridge (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels intermédiaires souhaitant acquérir des compétences pratiques dans l'utilisation de la génération automatique de langage naturel (NLG) pour la synthèse de texte et la création de contenu.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de la génération automatique de langage naturel (NLG) pour la synthèse de texte et la création de contenu.
• Mettre en œuvre des modèles NLG pour résumer de grands documents et articles.
• Utiliser des modèles NLG pré-entraînés comme GPT pour la création de contenu.
• Appliquer des techniques avancées pour affiner les modèles NLG pour des tâches spécifiques de génération de contenu.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels avancés qui souhaitent maîtriser les techniques de GNL (Génération de Langage Naturel) pilotées par 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.
• Mettre en œuvre des techniques d'apprentissage profond pour améliorer la génération de dialogue des chatbots.
• Intégrer des modèles GNL à la pointe comme le GPT-3 dans les frameworks de chatbot.
• Appliquer l'IA contextuelle pour améliorer la cohérence et la fluidité conversationnelle.

Cette formation en Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences en matière de génération de textes de haute qualité, semblables à des textes humains, en utilisant des méthodes NLG avancées.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les techniques avancées de génération de texte en langage naturel.
• Mettre en œuvre et affiner les modèles basés sur les transformateurs pour le NLG.
• Optimiser les résultats du NLG en termes de fluidité, de cohérence et de pertinence.
• Évaluer la qualité du texte généré à l'aide de mesures automatisées et humaines.

Cette formation en direct avec instructeur dans Maple Ridge (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants qui souhaitent apprendre les bases du NLG et son rôle dans l'IA et la génération de contenu.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de la génération de langage naturel.
• Explorer les applications du NLG dans diverses industries.
• Apprendre les techniques de base pour générer des textes semblables à ceux des humains en utilisant l'IA.
• Travailler avec des bibliothèques et des modèles Python pour générer du texte.

Dans cette formation en direct animée par un formateur à Maple Ridge, les participants apprendront à utiliser Python pour produire du texte de haute qualité en langage naturel en construisant leur propre système NLG depuis zéro. Des études de cas seront également examinées et les concepts pertinents seront appliqués à des projets pratiques de création de contenu.

À la fin de cette formation, les participants pourront :

• Utiliser le NLG pour générer automatiquement du contenu dans divers secteurs, allant du journalisme au marché immobilier, en passant par l'actualité météo et sportive.
• Sélectionner et organiser le contenu source, planifier les phrases et préparer un système pour la génération automatisée de contenu original.
• Comprendre le pipeline NLG et appliquer les bonnes techniques à chaque étape.
• Comprendre l'architecture d'un système Natural Language Generation (NLG).
• Mettre en œuvre les algorithmes et modèles les plus appropriés pour l'analyse et l'ordonnancement.
• Tirer des données provenant de sources publiques ainsi que de bases de données curatées pour servir de matière première au texte généré.
• Remplacer les processus manuels et fastidieux d'écriture par la création automatisée de contenu générée par ordinateur.