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Schulungsübersicht
Einführung in Natural Language Generation (NLG)
- Was ist NLG?
- Unterschied zwischen NLU und NLG
- Anwendungen von NLG in realen Szenarien
Basistechniken der NLG
- Template-basierte Generierung
- Statistische Modelle für die Textgenerierung
- Einführung in maschinelles Lernen in der NLG
Arbeit mit NLG-Modellen
- Überblick über NLG-Modelle (GPT, T5)
- Einrichtung grundlegender Modelle in Python
- Textgenerierung mit vortrainierten Modellen
Herausforderungen in der NLG
- Umgang mit Kohärenz und Relevanz
- Häufige Probleme bei der Textgenerierung
- Ethische Überlegungen bei KI-generierten Inhalten
Praktischer Umgang mit NLG-Tools
- Einführung in NLG-Bibliotheken (GPT-2/3, NLTK)
- Textgenerierung für spezifische Anwendungsfälle
- Bewertung der Qualität generierter Texte
Bewertung von NLG-Modellen
- Messung der Flüssigkeit und Kohärenz in generierten Texten
- Automatisierte versus manuelle Bewertungsmethoden
- Verbesserung der Qualität der NLG-Ausgaben
Zukunftstrends in der NLG
- Aufkommende Techniken in der NLG-Forschung
- Herausforderungen und Chancen für die zukünftige Textgenerierung
- Impact von NLG auf Content-Erstellung und KI-Entwicklung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse in Programmierkonzepten
- Vertrautheit mit der Python-Programmierung
Zielgruppe
- KI-Einsteiger
- Datenwissenschafts-Enthusiasten
- Content-Creator, die an KI-generierten Texten interessiert sind
14 Stunden
