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Temario del curso
Visión general de las técnicas avanzadas de NLG
- Revisión de los conceptos básicos de NLG
- Introducción a métodos avanzados de NLG
- Papel de los transformadores en la NLG moderna
Modelos Preentrenados para NLG
- Visión general de modelos preentrenados populares (GPT, BERT, T5)
- Ajuste fino de modelos preentrenados para tareas específicas
- Entrenamiento de modelos personalizados con grandes conjuntos de datos
Mejora de los resultados de NLG
- Gestión de la coherencia y relevancia en la generación de texto
- Control de la longitud y el contenido del texto mediante métodos NLG
- Técnicas para reducir la repetición y mejorar la fluidez
NLG Ética y Responsable
- Comprensión de los desafíos éticos del contenido generado por IA
- Gestión de los sesgos en los modelos de NLG
- Asegurar el uso responsable de la tecnología NLG
Práctica con Bibliotecas Avanzadas de NLG
- Trabajo con Hugging Face Transformers para NLG
- Implementación de GPT-3 y otros modelos de vanguardia
- Generación de contenido específico del dominio utilizando NLG
Evaluación de Sistemas NLG
- Técnicas para evaluar modelos de NLG
- Métricas de evaluación automatizadas (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Métodos de evaluación humana para garantía de calidad
Futuras Tendencias en NLG
- Técnicas emergentes en investigación de NLG
- Desafíos y oportunidades en el desarrollo de NLG
- Impacto de la NLG en las industrias y la creación de contenido
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de NLG
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con modelos de aprendizaje automático
Audiencia Objetivo
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Ingenieros de aprendizaje automático
14 Horas
