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コース概要
NLG (自然言語生成) の入門
- NLGとは何か?
- NLU(自然言語理解)とNLGの違い
- 実世界でのNLGの応用
基本的なNLG技術
- テンプレートベースの生成
- テキスト生成のための統計モデル
- NLGにおける機械学習の紹介
NLGモデルの使用
- NLGモデル(GPT, T5)の概要
- Pythonで基本的なモデルを設定する。
- 事前学習済みモデルを使用してテキストを生成する。
NLGの課題
- 一貫性と関連性の確保
- テキスト生成の一般的な問題
- AI生成コンテンツの倫理的考慮事項
NLGツールの手動操作
- NLGライブラリ(GPT-2/3, NLTK)の紹介
- 特定のユースケース向けにテキストを生成する。
- 生成されたテキストの品質評価。
NLGモデルの評価
- 生成されたテキストの一貫性と流暢さの測定
- 自動評価と人間による評価技術
- NLG出力の品質向上
NLGの将来のトレンド
- NLG研究における新興技術
- 将来的なテキスト生成の課題と機会
- NLGがコンテンツ作成とAI開発に与える影響
まとめと次回へのステップ
要求
- プログラミング概念の基本的な理解。
- Pythonプログラミングへの習熟。
対象者
- AI初心者
- データサイエンス愛好家
- AI生成テキストに興味のあるコンテンツクリエイター
14 時間