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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

Número de participantes


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