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Temario del curso
Introducción a NLG para el resumen de textos y la generación de contenido
- Visión general de la Generación de Lenguaje Natural (NLG)
- Diferencias clave entre NLG y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Casos de uso de NLG en la generación de contenido
Técnicas de resumen de textos en NLG
- Métodos de resumen extractivo utilizando NLG
- Resumen abstractivo con modelos de NLG
- Métricas de evaluación para el resumen basado en NLG
Generación de contenido con NLG
- Visión general de modelos generativos de NLG: GPT, T5 y BART
- Entrenamiento de modelos de NLG para la generación de texto
- Generación de texto coherente y consciente del contexto con NLG
Ajuste (Fine-Tuning) de modelos de NLG para aplicaciones específicas
- Ajuste de modelos de NLG como GPT para tareas específicas de un dominio
- Aprendizaje por transferencia (transfer learning) en NLG
- Manejo de grandes conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos de NLG
Herramientas y frameworks para NLG
- Introducción a las bibliotecas populares de NLG (Transformers, OpenAI GPT)
- Práctica con Hugging Face Transformers y la API de OpenAI
- Construcción de pipelines de NLG para la generación de contenido
Consideraciones éticas en NLG
- Sesgo en el contenido generado por IA
- Mitigación de salidas dañinas o inapropiadas en NLG
- Implicaciones éticas del uso de NLG en la creación de contenido
Tendencias futuras en NLG
- Avances recientes en modelos de NLG
- Impacto de los transformadores (transformers) en NLG
- Oportunidades futuras en NLG y la generación automatizada de contenido
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre conceptos de aprendizaje automático (machine learning)
- Familiaridad con la programación en Python
- Experiencia con frameworks de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés)
Audiencia objetivo
- Desarrolladores de IA
- Creadores de contenido
- Científicos de datos
21 Horas
