Cursusaanbod

Introduction to Natural Language Generation (NLG)

  • Wat is NLG?
  • Verschil tussen NLU en NLG
  • Toepassingen van NLG in real-world scenario's

Basis NLG Technieken

  • Genereren op basis van sjablonen
  • Statistische modellen voor het genereren van tekst
  • Inleiding tot machine learning in NLG

Werken met NLG Models

  • Overzicht van NLG-modellen (GPT, T5)
  • Basismodellen instellen in Python
  • Tekst genereren met behulp van vooraf getrainde modellen

Uitdagingen in NLG

  • Omgaan met samenhang en relevantie
  • Veelvoorkomende problemen bij het genereren van tekst
  • Ethische overwegingen bij AI-gegenereerde inhoud

Hands-On met NLG Tools

  • Inleiding tot NLG-bibliotheken (GPT-2/3, NLTK)
  • Tekst genereren voor specifieke gebruiksscenario's
  • Gegenereerde tekst evalueren op kwaliteit

Evaluatie van NLG-modellen

  • Meten van vloeiendheid en samenhang in gegenereerde tekst
  • Geautomatiseerde vs. menselijke evaluatietechnieken
  • Verbetering van de kwaliteit van NLG-outputs

Toekomstige trends in NLG

  • Opkomende technieken in NLG-onderzoek
  • Uitdagingen en kansen voor toekomstige tekstgeneratie
  • Impact van NLG op contentcreatie en AI-ontwikkeling

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basiskennis van programmeerconcepten
  • Bekendheid met Python programmeren

Audiëntie

  • AI-beginners
  • Liefhebbers van datawetenschap
  • Makers van inhoud die geïnteresseerd zijn in door AI gegenereerde tekst
 14 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën