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Programa do Curso
Introdução ao NLG Baseado em IA
- Visão geral da Geração de Linguagem Natural (NLG)
- Papel do NLG nos sistemas de IA conversacional
- Principais diferenças entre NLU e NLG
Técnicas de Aprendizado Profundo para NLG
- Transformadores e modelos de linguagem pré-treinados
- Treinamento de modelos para geração de diálogos
- Lidar com dependências de longo prazo na conversa
Frameworks de Chatbot e NLG
- Integração do NLG com plataformas de chatbot (ex.: Rasa, BotPress)
- Geração de respostas personalizadas para chatbots
- Melhoria do engajamento do usuário por meio de IA contextual
Modelos Avançados de NLG para Assistentes Virtuais
- Uso do GPT-3, BERT e outros modelos de ponta
- Geração de diálogos multi-turn com IA
- Aprimoramento da fluência e naturalidade nas respostas dos assistentes virtuais
Considerações Éticas e Práticas
- Vieses no conteúdo gerado por IA e como mitigá-los
- Garantia de transparência e confiabilidade nas interações do chatbot
- Considerações de privacidade e segurança para assistentes virtuais
Avaliação e Otimização de Sistemas NLG
- Avaliação da qualidade do NLG: BLEU, ROUGE e avaliação humana
- Ajuste e otimização do desempenho do NLG para aplicações em tempo real
- Adaptação do NLG para casos de uso específicos de domínio
Tendências Futuras no NLG e na IA Conversacional
- Técnicas emergentes em aprendizado auto-supervisionado para NLG
- Uso de IA multimodal para conversas mais interativas
- Avanços na IA conversacional sensível ao contexto
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Sólido entendimento dos conceitos de Processamento de Linguagem Natural (NLP)
- Experiência com modelos de aprendizado de máquina e IA
- Familiaridade com programação em Python
Público-Alvo
- Desenvolvedores de IA
- Projetistas de chatbot
- Engenheiros de assistentes virtuais
21 Horas