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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