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Schulungsübersicht
Einführung in NLG für Textzusammenfassung und InhaltsGenerierung
- Überblick über Natural Language Generation (NLG)
- Wichtige Unterschiede zwischen NLG und NLP
- Anwendungsfälle für NLG in der InhaltsGenerierung
Techniken der Textzusammenfassung in NLG
- Extraktive Zusammenfassungsmethoden mit NLG
- Abstraktive Zusammenfassung mit NLG-Modellen
- Evaluierungsmetriken für NLG-basierte Zusammenfassungen
InhaltsGenerierung mit NLG
- Überblick über generative NLG-Modelle: GPT, T5 und BART
- Schulung von NLG-Modellen für die TextGenerierung
- Generierung kohärenter und kontextbewusster Texte mit NLG
Feinabstimmung von NLG-Modellen für spezifische Anwendungen
- Feinabstimmung von NLG-Modellen wie GPT für domänenspezifische Aufgaben
- Transferlernen in NLG
- Umgang mit grossen Datensätzen zur Schulung von NLG-Modellen
Tools und Frameworks für NLG
- Einführung in beliebte NLG-Bibliotheken (Transformers, OpenAI GPT)
- Praxis mit Hugging Face Transformers und der OpenAI-API
- Aufbau von NLG-Pipelines für die InhaltsGenerierung
Ethische Überlegungen in der NLG
- Verzerrung (Bias) in KI-generierten Inhalten
- Abschwächung schädlicher oder unangemessener NLG-Ausgaben
- Ethische Implikationen von NLG in der Inhaltserstellung
Zukunftstrends in der NLG
- Aktuelle Entwicklungen in NLG-Modellen
- Auswirkungen von Transformern auf die NLG
- Zukünftige Chancen in der NLG und automatisierten Inhaltserstellung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in maschinellen Lernkonzepten
- Vertrautheit mit der Python-Programmiersprache
- Erfahrung mit NLP-Frameworks
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- InhaltsErsteller
- Data Scientists
21 Stunden