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Programa del Curso
Introducción a la NLG impulsada por IA
- Descripción general de la generación de lenguaje natural (NLG)
- Papel de la NLG en los sistemas de IA conversacional
- Diferencias clave entre NLU y NLG
Deep Learning Técnicas para NLG
- Transformadores y modelos de lenguaje preentrenados
- Modelos de formación para la generación de diálogos
- Manejo de dependencias a largo plazo en la conversación
Frameworks de chatbot y NLG
- Integración de NLG con plataformas de chatbot (por ejemplo, Rasa, BotPress)
- Generación de respuestas personalizadas para chatbots
- Mejorar la participación de los usuarios a través de la IA contextual
Modelos avanzados de NLG para asistentes virtuales
- Uso de GPT-3, BERT y otros modelos de vanguardia
- Generación de diálogos de varios turnos con IA
- Mejorar la fluidez y naturalidad en las respuestas del asistente virtual
Consideraciones éticas y prácticas
- Sesgo en el contenido generado por IA y cómo mitigarlo
- Garantizar la transparencia y la fiabilidad en las interacciones con los chatbots
- Consideraciones de privacidad y seguridad para asistentes virtuales
Evaluación y optimización de sistemas NLG
- Evaluación de la calidad de NLG: BLEU, ROUGE y evaluación humana
- Ajuste y optimización del rendimiento de NLG para aplicaciones en tiempo real
- Adaptación de NLG para casos de uso específicos del dominio
Tendencias futuras en NLG y Conversational AI
- Técnicas emergentes en el aprendizaje autosupervisado para NLG
- Aprovechar la IA multimodal para conversaciones más interactivas
- Avances en IA conversacional sensible al contexto
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los conceptos Natural Language Processing (NLP)
- Experiencia con modelos de aprendizaje automático e IA
- Familiaridad con Python programación
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Diseñadores de chatbots
- Ingenieros asistentes virtuales
21 Horas