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Programa do Curso
Visão Geral das Técnicas Avançadas de NLG
- Revisão dos conceitos básicos de NLG
- Introdução aos métodos avançados de NLG
- Papel dos transformadores na NLG moderna
Modelos Pré-treinados para NLG
- Visão geral dos modelos pré-treinados populares (GPT, BERT, T5)
- Ajuste fino de modelos pré-treinados para tarefas específicas
- Treinamento de modelos personalizados com grandes conjuntos de dados
Melhorando as Saídas do NLG
- Lidando com coerência e relevância na geração de texto
- Controlando o comprimento e o conteúdo do texto usando métodos de NLG
- Técnicas para reduzir a repetição e melhorar a fluência
NLG Ética e Responsável
- Compreensão dos desafios éticos do conteúdo gerado por IA
- Lidando com vieses em modelos de NLG
- Garantindo o uso responsável da tecnologia NLG
Prática com Bibliotecas Avançadas de NLG
- Trabalhando com as Transformers da Hugging Face para NLG
- Implementando GPT-3 e outros modelos de última geração
- Geração de conteúdo específico de domínio usando NLG
Avaliando Sistemas de NLG
- Técnicas para avaliar modelos de NLG
- Métricas de avaliação automatizada (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Métodos de avaliação humana para garantia de qualidade
Tendências Futuras em NLG
- Técnicas emergentes na pesquisa de NLG
- Desafios e oportunidades no desenvolvimento de NLG
- Impacto do NLG nas indústrias e na criação de conteúdo
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico dos conceitos de NLG
- Experiência com programação em Python
- Conhecimento prévio sobre modelos de aprendizado de máquina
Público-Alvo
- Cientistas de dados
- Desenvolvedores de IA
- Engenheiros de aprendizado de máquina
14 Horas
