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Programa do Curso
Introdução à NLG para Resumo de Texto e Geração de Conteúdo
- Visão geral da Geração de Linguagem Natural (NLG)
- Principais diferenças entre NLG e Processamento de Linguagem Natural (PLN)
- Casos de uso da NLG na geração de conteúdos
Técnicas de Resumo de Texto em NLG
- Métodos de resumo extrativo usando NLG
- Resumo abstrativo com modelos de NLG
- Métricas de avaliação para resumos baseados em NLG
Geração de Conteúdo com NLG
- Visão geral dos modelos generativos de NLG: GPT, T5 e BART
- Treinamento de modelos de NLG para geração de textos
- Geração de textos coerentes e conscientes do contexto com NLG
Ajuste Fino (*Fine-Tuning*) de Modelos de NLG para Aplicações Específicas
- Ajuste fino de modelos de NLG, como o GPT, para tarefas específicas de um domínio
- Aprendizado por transferência (*transfer learning*) em NLG
- Manipulação de grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos de NLG
Ferramentas e Frameworks para NLG
- Introdução às bibliotecas populares de NLG (Transformers, OpenAI GPT)
- Prática com Hugging Face Transformers e OpenAI API
- Construção de *pipelines* de NLG para geração de conteúdos
Considerações Éticas em NLG
- Vieses nos conteúdos gerados por IA
- Mitigação de saídas nocivas ou inadequadas da NLG
- Implicações éticas do uso da NLG na criação de conteúdos
Tendências Futuras em NLG
- Avanços recentes em modelos de NLG
- Impacto dos *transformers* na NLG
- Oportunidades futuras em NLG e criação automatizada de conteúdos
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de conceitos de Aprendizado de Máquina (*Machine Learning*)
- Familiaridade com programação em Python
- Experiência com frameworks de Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Público-Alvo
- Desenvolvedores de IA
- Criadores de conteúdo
- Cientistas de dados
21 Horas
