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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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