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

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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