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コース概要
自然言語生成(NLG)入門
- NLGとは何か?
- NLUとNLGの違いについて
- 現実世界におけるNLGの応用例
基本的なNLG技術
- テンプレートベースによる生成手法
- テキスト生成用の統計モデル
- NLG分野における機械学習の導入
NLGモデルの取り扱い
- GPTやT5など代表的なNLGモデルについて
- Python上で基本的なモデルを設定する方法
- 事前学習済みモデルを用いたテキスト生成の実践
NLGにおける課題
- 一貫性と文脈適合性の確保について
- テキスト生成時によく生じる問題点
- AI生成コンテンツに関する倫理的配慮事項
NLGツールを用いた実践
- GPT-2/3やNLTKなどのNLG用ライブラリ紹介
- 特定用途向けのテキスト生成手法
- 生成されたテキストの品質評価方法
NLGモデルの評価法
- 生成テキストの流暢さや一貫性の測定方法
- 自動化された手法と人間による評価の比較
- NLG出力物の品質向上策について
NLG分野の今後の動向
- 研究分野で新たに登場するNLG技術
- 将来のテキスト生成における課題と機会
- コンテンツ制作やAI開発に及ぼすNLGの影響
まとめおよび次のステップ
要求
- プログラミングに関する基本的な知識があること
- Pythonによるプログラミングに親しみがあること
対象者
- AIの初心者
- データサイエンスに興味がある方々
- AI生成テキストを活用したいコンテンツ制作者
14 時間