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Programa del Curso
Introducción a NLG para el resumen de textos y la generación de contenidos
- Descripción general de la generación de lenguaje natural (NLG)
- Diferencias clave entre NLG y NLP
- Casos de uso de NLG en la generación de contenido
Técnicas de resumen de textos en NLG
- Métodos de resumen extractivos utilizando NLG
- Resumen abstractivo con modelos NLG
- Métricas de evaluación para el resumen basado en NLG
Generación de contenido con NLG
- Descripción general de los modelos generativos NLG: GPT, T5 y BART
- Entrenamiento de modelos NLG para la generación de texto
- Generación de texto coherente y sensible al contexto con NLG
Ajuste fino de modelos NLG para aplicaciones específicas
- Ajuste de modelos NLG como GPT para tareas específicas del dominio
- Transferir el aprendizaje en NLG
- Control de grandes conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos NLG
Herramientas y marcos de trabajo para NLG
- Introducción a las bibliotecas NLG más populares (Transformers, OpenAI GPT)
- Manos a la obra con Hugging Face Transformers y OpenAI API
- Creación de canalizaciones NLG para la generación de contenido
Consideraciones éticas en NLG
- Sesgo en el contenido generado por IA
- Mitigación de salidas NLG dañinas o inapropiadas
- Implicaciones éticas de la NLG en la creación de contenidos
Tendencias futuras en NLG
- Avances recientes en los modelos de NLG
- Impacto de los transformadores en NLG
- Oportunidades futuras en NLG y creación automatizada de contenidos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con Python programación
- Experiencia con frameworks de PNL
Audiencia
- Desarrolladores de IA
- Creadores de contenido
- Científicos de datos
21 Horas
