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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.
- 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 generados por NLG
- Gestión de la coherencia y relevancia en la generación de texto.
- Control de la longitud del texto y su contenido mediante 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.
- Gestión de los sesgos en los modelos NLG.
- Asegurar el uso responsable de la tecnología NLG.
Manejo práctico de bibliotecas avanzadas de NLG
- Trabajo con Transformers de Hugging Face para NLG.
- Implementación de GPT-3 y otros modelos de vanguardia.
- Generación de contenido específico del dominio mediante NLG.
Evaluación de sistemas NLG
- Técnicas para evaluar modelos NLG.
- Métricas de evaluación automatizada (BLEU, ROUGE, METEOR).
- Métodos de evaluación humana para la garantía de calidad.
Tendencias futuras en NLG
- Técnicas emergentes en la investigación de NLG.
- Desafíos y oportunidades en el desarrollo de NLG.
- Impacto de la NLG en las industrias y la creación de contenido.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de NLG.
- Experiencia con programación en Python.
- Conocimientos sobre modelos de aprendizaje automático.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Desarrolladores de IA.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
14 Horas
