Formation Génération de langage naturel (GLN) en Richmond Hill
En ligne ou sur place, nos formations en direct avec formateur sur la génération de langage naturel (GLN) vous montrent, par le biais de mises en pratique interactives, comment utiliser les techniques et les outils de la GLN pour générer automatiquement du texte ressemblant à celui rédigé par un humain à partir de données, permettant ainsi la création de rapports, de résumés et de contenus dans diverses applications.
La formation sur la GLN est disponible en mode « formation en direct en ligne » ou « formation en direct sur place ». La formation en direct en ligne (aussi appelée « formation en direct à distance ») se déroule au moyen d'un bureau à distance interactif. La formation en direct sur place peut être effectuée localement, sur les installations du client dans Richmond Hill, ou dans les centres de formation d'entreprise de NobleProg situés dans Richmond Hill.
NobleProg -- Votre fournisseur de formation local
Richmond Hill - The Business Exchange
9225 Rue Leslie, Richmond Hill, Canada, L4B 3H6
Implantez votre entreprise dans le cadre paisible de Richmond Hill, qui abrite de grandes marques mondiales. Situé dans la banlieue nord, notre espace de travail The Business Exchange se trouve à seulement 30 minutes en voiture du centre de Toronto et de l'aéroport international.
Cette formation en direct, dirigée par un formateur à Richmond Hill (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.
Cette formation en direct animée par un instructeur à Richmond Hill (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 Richmond Hill (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 animée par un instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau débutant souhaitant apprendre les bases de la GLN et son rôle dans l'IA et la génération de contenu.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts fondamentaux de la Génération de Langage Naturel.
Explorer les applications de la GLN dans divers secteurs.
Apprendre les techniques de base pour générer du texte semblable à celui produit par les humains à l'aide de l'IA.
Travailler avec des bibliothèques et des modèles Python pour générer du texte.
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