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Programa do Curso
Introdução à geração de linguagem natural (NLG)
- Visão geral do NLG e das suas aplicações
- Compreender o pipeline NLG
- Introdução às bibliotecas Python para NLG
Recolha e preparação de dados
- Recolha de dados de várias fontes
- Limpeza e pré-processamento de dados de texto
- Organização de conteúdos para geração
Modelação de linguagem para NLG
- Introdução aos modelos de linguagem
- Treinar um modelo de linguagem para geração de texto
- Afinação de modelos de linguagem utilizando SpaCy e NLTK
Planeamento de frases e estruturação de texto
- Planear a estrutura das frases e o fluxo de conteúdos
- Utilização de modelos para geração de texto
- Personalização da estrutura do texto com base em casos de utilização
Geração de conteúdos e pós-processamento
- Geração de texto a partir de dados estruturados
- Avaliação e refinamento do conteúdo gerado
- Pós-processamento e formatação de resultados
Técnicas avançadas de NLG
- Utilização de redes neuronais para geração de texto (por exemplo, modelos GPT)
- Tratamento do contexto e da coerência no texto gerado
- Explorar aplicações do mundo real e estudos de caso
Projeto final: Construção de um sistema NLG
- Definir o âmbito de um projeto
- Construção e implementação de um sistema NLG
- Testar e avaliar o sistema
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Python experiência de programação
Público
- Programadores
- Cientistas de dados
21 Horas
Testemunhos de Clientes (2)
Exercícios práticos relacionados ao conteúdo realmente ajudam a entender mais sobre cada tópico. Além disso, o estilo de começar a aula com uma palestra e continuar com exercícios práticos é bom e útil para relacionar com a palestra apresentada anteriormente.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python
Máquina Traduzida
Exemplos/exercícios perfeitamente adaptados ao nosso domínio
Luc - CS Group
Curso - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Máquina Traduzida