Cursusaanbod

Inleiding tot Natural Language Generation (NLG)

  • Overzicht van NLG en zijn toepassingen
  • Inzicht in de NLG-pijplijn
  • Inleiding tot Python bibliotheken voor NLG

Gegevensverzameling en -voorbereiding

  • Verzamelen van gegevens uit verschillende bronnen
  • Tekstgegevens opschonen en voorbewerken
  • Content organiseren voor generatie

Taalmodellering voor NLG

  • Inleiding tot taalmodellen
  • Een taalmodel trainen voor het genereren van tekst
  • Taalmodellen verfijnen met behulp van SpaCy en NLTK

Zinsplanning en tekststructurering

  • Planning van zinsbouw en inhoudsstroom
  • Sjablonen gebruiken voor het genereren van tekst
  • Tekststructuur aanpassen op basis van gebruiksscenario's

Genereren en nabewerken van inhoud

  • Tekst genereren op basis van gestructureerde gegevens
  • Evalueren en verfijnen van gegenereerde inhoud
  • Nabewerking en formattering van uitvoer

NLG Technieken voor gevorderden

  • Neurale netwerken gebruiken voor het genereren van tekst (bijv. GPT-modellen)
  • Omgaan met context en samenhang in gegenereerde tekst
  • Verkennen van real-world toepassingen en casestudy's

Eindproject: Het bouwen van een NLG-systeem

  • Een projectbereik definiëren
  • Bouwen en implementeren van een NLG-systeem
  • Testen en evalueren van het systeem

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Python Ervaring met programmeren

Audiëntie

  • Ontwikkelaars
  • Datawetenschappers
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Testimonials (5)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën