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コース概要
高度なNLG技術の概要
- NLG基本概念の復習
- 高度なNLG手法紹介
- 現代のNLGにおけるトランスフォーマーの役割
NLG用事前学習モデル
- 一般的に使用される事前学習モデル(GPT、BERT、T5)概要
- 特定タスク向けの事前学習モデルの微調整方法
- 大規模データセットを用いた独自モデルの訓練法
NLG出力結果の改善手法
- テキスト生成における一貫性と関連性の確保策
- NLG技術を使ったテキスト長や内容の制御方法
- 反復表現削減および流暢さ向上のための技法
倫理的かつ責任あるNLG利用法
- AI生成コンテンツが抱える倫理的課題の理解
- NLGモデルにおけるバイアスへの対処方法
- NLG技術を責任を持って使うための取り組み
高度なNLGライブラリ実践演習
- Hugging Face Transformersを用いたNLG作業手順
- GPT-3やその他最先端モデルの実装手法
- NLGを利用した特定ドメイン向けコンテンツ生成の方法
NLGシステム評価法
- NLGモデルを評価するための技法
- 自動評価指標(BLEU、ROUGE、METEOR)
- 品質保証目的での人間による評価手順
NLG分野の今後の発展方向性
- NLG研究における新技術の動向
- NLG開発が直面する課題と機会
- 各業界およびコンテンツ制作分野へのNLG普及影響
総括および次なるステップ
要求
- NLGに関する基本的な知識があること
- Pythonプログラミングの経験があること
- 機械学習モデルに触れたことがあること
対象者
- データサイエンティスト
- AI開発者
- 機械学習エンジニア
14 時間