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Temario del curso
Introducción a la Generación de Lenguaje Natural (NLG)
- ¿Qué es NLG?
- Diferencias entre NLU y NLG
- Aplicaciones de NLG en escenarios del mundo real
Técnicas básicas de NLG
- Generación basada en plantillas
- Modelos estadísticos para la generación de texto
- Introducción al aprendizaje automático en NLG
Trabajo con modelos de NLG
- Visión general de los modelos de NLG (GPT, T5)
- Configuración de modelos básicos en Python
- Generación de texto utilizando modelos preentrenados
Desafíos en NLG
- Gestión de la coherencia y relevancia
- Problemas comunes en la generación de texto
- Consideraciones éticas en el contenido generado por IA
Práctica con herramientas de NLG
- Introducción a bibliotecas de NLG (GPT-2/3, NLTK)
- Generación de texto para casos de uso específicos
- Evaluación de la calidad del texto generado
Evaluación de modelos de NLG
- Medición de fluidez y coherencia en el texto generado
- Técnicas de evaluación automatizada frente a la humana
- Mejora de la calidad de las salidas de NLG
Tendencias futuras en NLG
- Técnicas emergentes en la investigación de NLG
- Desafíos y oportunidades para la generación futura de texto
- Impacto de NLG en la creación de contenido y el desarrollo de IA
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de programación
- Familiaridad con la programación en Python
Público objetivo
- Principiantes en inteligencia artificial
- Entusiastas de la ciencia de datos
- Creadores de contenido interesados en texto generado por IA
14 Horas
