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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

Número de participantes


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