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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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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