Cursusaanbod

Inleiding tot AI-gedreven NLG

  • Overzicht van Natural Language Generation (NLG)
  • Rol van NLG in conversationele AI-systemen
  • Belangrijkste verschillen tussen NLU en NLG

Deep Learning Technieken voor NLG

  • Transformers en vooraf getrainde taalmodellen
  • Trainingsmodellen voor het genereren van dialogen
  • Omgaan met langdurige afhankelijkheden in een gesprek

Chatbot Frameworks en NLG

  • Integratie van NLG met chatbotplatforms (bijv. Rasa, BotPress)
  • Gepersonaliseerde antwoorden genereren voor chatbots
  • Verbetering van de gebruikersbetrokkenheid door middel van contextuele AI

Geavanceerde NLG-modellen voor virtuele assistenten

  • GPT-3, BERT en andere geavanceerde modellen gebruiken
  • Multi-turn dialogen genereren met AI
  • Verbetering van de vloeiendheid en natuurlijkheid in reacties van virtuele assistenten

Ethische en praktische overwegingen

  • Vooringenomenheid in door AI gegenereerde inhoud en hoe deze te verminderen
  • Zorgen voor transparantie en betrouwbaarheid in chatbot-interacties
  • Privacy- en beveiligingsoverwegingen voor virtuele assistenten

Evaluatie en optimalisatie van NLG-systemen

  • Evaluatie van NLG-kwaliteit: BLEU, ROUGE en menselijke evaluatie
  • Afstemmen en optimaliseren van NLG-prestaties voor real-time toepassingen
  • NLG aanpassen voor domeinspecifieke use cases

Toekomstige trends in NLG en Conversational AI

  • Opkomende technieken in zelfgestuurd leren voor NLG
  • Multimodale AI inzetten voor meer interactieve gesprekken
  • Vooruitgang in contextbewuste conversationele AI

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Sterk begrip van Natural Language Processing (NLP) concepten
  • Ervaring met machine learning en AI-modellen
  • Bekendheid met Python programmeren

Audiëntie

  • AI-ontwikkelaars
  • Chatbot ontwerpers
  • Virtuele assistent-ingenieurs
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën