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Schulungsübersicht
Introduction to Natural Language Generation (NLG)
- Was ist NLG?
- Unterschied zwischen NLU und NLG
- Anwendungen von NLG in realen Szenarien
Grundlegende NLG-Techniken
- Schablonenbasierte Generierung
- Statistische Modelle für die Texterzeugung
- Einführung in maschinelles Lernen in NLG
Arbeiten mit NLG-Modellen
- Überblick über NLG-Modelle (GPT, T5)
- Einrichten von Grundmodellen in Python
- Generierung von Text mit vortrainierten Modellen
Herausforderungen bei NLG
- Umgang mit Kohärenz und Relevanz
- Allgemeine Probleme bei der Texterstellung
- Ethische Überlegungen bei KI-generierten Inhalten
Praktische Übungen mit NLG-Werkzeugen
- Einführung in NLG-Bibliotheken (GPT-2/3, NLTK)
- Generierung von Text für spezifische Anwendungsfälle
- Bewertung des generierten Textes hinsichtlich seiner Qualität
Evaluierung von NLG-Modellen
- Messung von Geläufigkeit und Kohärenz im generierten Text
- Automatisierte vs. menschliche Bewertungstechniken
- Verbesserung der Qualität von NLG-Ausgaben
Zukünftige Trends in NLG
- Aufkommende Techniken in der NLG-Forschung
- Herausforderungen und Chancen für die zukünftige Texterstellung
- Auswirkungen von NLG auf die Erstellung von Inhalten und die Entwicklung von KI
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Programmierkonzepten
- Vertrautheit mit der Python-Programmierung
Zielgruppe
- KI-Anfänger
- Enthusiasten der Datenwissenschaft
- Autoren von Inhalten, die an KI-generierten Texten interessiert sind
14 Stunden