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Programa do Curso
Introdução à Geração de Linguagem Natural (NLG)
- O que é NLG?
- Diferença entre NLU e NLG
- Aplicações da NLG em cenários do mundo real
Técnicas básicas de NLG
- Geração baseada em templates
- Modelos estatísticos para geração de texto
- Introdução ao aprendizado de máquina em NLG
Trabalhando com Modelos de NLG
- Visão geral dos modelos de NLG (GPT, T5)
- Configuração de modelos básicos no Python
- Geração de texto usando modelos pré-treinados
Desafios na NLG
- Lidar com coerência e relevância
- Problemas comuns na geração de texto
- Considerações éticas em conteúdo gerado por IA
Mão na obra com Ferramentas de NLG
- Introdução às bibliotecas de NLG (GPT-2/3, NLTK)
- Geração de texto para casos de uso específicos
- Avaliação da qualidade do texto gerado
Avaliação de Modelos de NLG
- Medição de fluência e coerência no texto gerado
- Técnicas de avaliação automatizada vs. humana
- Melhoria da qualidade das saídas de NLG
Tendências Futuras em NLG
- Técnicas emergentes na pesquisa de NLG
- Desafios e oportunidades para a futura geração de texto
- Impacto da NLG na criação de conteúdo e no desenvolvimento de IA
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de conceitos de programação
- Familiaridade com a programação Python
Público-alvo
- Iniciantes em IA
- Entusiastas de ciência de dados
- Criadores de conteúdo interessados em texto gerado por IA
14 Horas