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コース概要
テキスト要約とコンテンツ生成のためのNLG入門
- 自然言語生成(NLG)の概要
- NLGとNLPの主な違い
- コンテンツ生成におけるNLGのユースケース
NLGでのテキスト要約技術
- NLGを使用した抽出的要約手法
- NLGモデルによる抽象的要約
- NLGベースの要約評価指標
NLGでのコンテンツ生成
- GPT、T5、BARTなどのNLG生成モデルの概要
- テキスト生成のためのNLGモデルの学習
- 文脈に応じた一貫性のあるテキストを生成する
特定のアプリケーション向けにNLGモデルを微調整する
- GPTなどのNLGモデルをドメイン固有のタスクに微調整する
- NLGでの転移学習
- 大規模データセットを使用したNLGモデルの学習
NLGのツールとフレームワーク
- 人気のあるNLGライブラリ(Transformers, OpenAI GPT)の概要
- Hugging Face TransformersとOpenAI APIの実践
- コンテンツ生成のためのNLGパイプラインの構築
NLGにおける倫理的考慮事項
- AIによって生成されたコンテンツのバイアス
- 危険または不適切なNLG出力を軽減する方法
- コンテンツ生成におけるNLGの倫理的影響
NLGの将来のトレンド
- 最新のNLGモデルの進展
- トランスフォーマーがNLGに与える影響
- NLGと自動化されたコンテンツ生成の将来の機会
要約と次なるステップ
要求
- 機械学習の基本概念に関する知識
- Pythonプログラミングの経験
- NLPフレームワークの使用経験
対象者
- AI開発者
- コンテンツクリエイター
- データサイエンティスト
21 時間