Schița de curs

Introducere în NLG bazată pe inteligența artificială

  • Prezentare generală a generării limbajului natural (NLG)
  • Rolul NLG în sistemele AI conversaționale
  • Principalele diferențe dintre NLU și NLG

Deep Learning Tehnici pentru NLG

  • Transformatoare și modele lingvistice preinstruite
  • Modele de formare pentru generarea dialogului
  • Gestionarea dependențelor pe termen lung în conversație

Cadrele chatbot și NLG

  • Integrarea NLG cu platformele chatbot (de exemplu, Rasa, BotPress)
  • Generarea de răspunsuri personalizate pentru chatbots
  • Îmbunătățirea implicării utilizatorilor prin AI contextual

Modele NLG avansate pentru asistenții virtuali

  • Utilizarea GPT-3, BERT și a altor modele de ultimă oră
  • Generarea de dialoguri multi-turn cu AI
  • Îmbunătățirea fluenței și a naturaleții în răspunsurile asistenților virtuali

Considerații etice și practice

  • Prejudecăți în conținutul generat de AI și modul de atenuare a acestora
  • Asigurarea transparenței și a fiabilității în interacțiunile chatbot
  • Considerații privind confidențialitatea și securitatea pentru asistenții virtuali

Evaluarea și optimizarea sistemelor NLG

  • Evaluarea calității NLG: BLEU, ROUGE și evaluarea umană
  • Reglarea și optimizarea performanței NLG pentru aplicații în timp real
  • Adaptarea NLG pentru cazuri de utilizare specifice domeniului

Tendințe viitoare în NLG și Conversational AI

  • Tehnici emergente în învățarea autosupravegheată pentru NLG
  • Exploatarea inteligenței artificiale multimodale pentru conversații mai interactive
  • Progrese în IA conversațională conștientă de context

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegere profundă a conceptelor Natural Language Processing (NLP)
  • Experiență cu modele de învățare automată și inteligență artificială
  • Familiaritate cu programarea Python

Audiență

  • Dezvoltatori AI
  • Designeri chatbot
  • Ingineri de asistenți virtuali
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite