コース概要

高度な NLG 技術の概要

  • NLG の基本概念の再確認
  • 高度な NLG メソッドの紹介
  • 現代の NLG におけるトランスフォーマーの役割

NLG のための事前学習モデル

  • 人気のある事前学習モデル(GPT, BERT, T5)の概要
  • 特定のタスク向けに事前学習モデルを微調整する
  • 大規模データセットを使用したカスタムモデルの訓練

NLG 出力の改善

  • テキスト生成における一貫性と関連性の処理
  • NLG メソッドを用いてテキスト長と内容を制御する
  • 繰り返しの削減と流暢さの向上技術

倫理的かつ責任ある NLG

  • AI 生成コンテンツの倫理的な課題の理解
  • NLG モデルにおけるバイアスの対処法
  • NLG 技術の責任ある使用の確保

高度な NLG ライブラリの手順的実装

  • Hugging Face Transformers を用いた NLG の実装
  • GPT-3 およびその他の最先端モデルの実装
  • NLG を用いてドメイン固有のコンテンツを生成する

NLG システムの評価

  • NLG モデルの評価技術
  • 自動評価メトリクス(BLEU, ROUGE, METEOR)
  • 品質保証のための人間による評価方法

NLG の未来のトレンド

  • NLG 研究における新興技術
  • NLG 開発における課題と機会
  • NLG が産業やコンテンツ制作に与える影響

まとめと次なるステップ

要求

  • NLG の基本概念についての理解
  • Python プログラミングの経験
  • 機械学習モデルへの熟悉度

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人当たりの料金

今後のコース

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