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Temario del curso
Vista general de técnicas avanzadas de NLG
- Revisión de conceptos básicos de NLG
- Introducción a métodos avanzados de NLG
- El papel de los transformadores en la NLG moderna
Modelos preentrenados para NLG
- Vista general de modelos preentrenados populares (GPT, BERT, T5)
- Ajuste fino de modelos preentrenados para tareas específicas
- Entrenamiento de modelos personalizados con grandes conjuntos de datos
Mejora de los resultados de NLG
- Gestión de la coherencia y relevancia en la generación de texto
- Control de la longitud y el contenido del texto utilizando métodos NLG
- Técnicas para reducir la repetición y mejorar la fluidez
NLG ética y responsable
- Comprensión de los desafíos éticos del contenido generado por IA
- Abordaje de sesgos en los modelos NLG
- Aseguramiento del uso responsable de la tecnología NLG
Práctica con bibliotecas avanzadas de NLG
- Trabajo con Transformadores de Hugging Face para NLG
- Implementación de GPT-3 y otros modelos de última generación
- Generación de contenido específico del dominio utilizando NLG
Evaluación de sistemas NLG
- Técnicas para evaluar modelos NLG
- Métricas de evaluación automatizada (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Métodos de evaluación humana para aseguramiento de calidad
Tendencias futuras en NLG
- Técnicas emergentes en investigación de NLG
- Desafíos y oportunidades en el desarrollo de NLG
- Impacto de la NLG en industrias y creación de contenido
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de NLG
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con modelos de aprendizaje automático
Público objetivo
- Científicos de datos
- Desarrolladores de inteligencia artificial
- Ingenieros de aprendizaje automático
14 Horas
