Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction to Natural Language Generation (NLG)
- Qu'est-ce que le NLG ?
- Différence entre NLU et NLG
- Applications du NLG dans des scénarios réels
Techniques de base du NLG
- Génération basée sur des modèles
- Modèles statistiques pour la génération de texte
- Introduction à l'apprentissage automatique dans le NLG
Travailler avec des modèles de NLG
- Vue d'ensemble des modèles de NLG (GPT, T5)
- Mise en place de modèles de base dans Python
- Génération de texte à l'aide de modèles pré-entraînés
Défis du NLG
- Gestion de la cohérence et de la pertinence
- Problèmes courants dans la génération de texte
- Considérations éthiques sur le contenu généré par l'IA
Travaux pratiques avec les outils NLG
- Introduction aux bibliothèques NLG (GPT-2/3, NLTK)
- Générer du texte pour des cas d'utilisation spécifiques
- Évaluation de la qualité du texte généré
Évaluation des modèles NLG
- Mesurer la fluidité et la cohérence du texte généré
- Techniques d'évaluation automatisées ou humaines
- Amélioration de la qualité des résultats du NLG
Tendances futures du NLG
- Techniques émergentes dans la recherche sur le NLG
- Défis et opportunités pour la génération de textes à l'avenir
- Impact du NLG sur la création de contenu et le développement de l'IA
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts de programmation
- Familiarité avec la programmation Python.
Public
- Débutants en IA
- Adeptes de la science des données
- Créateurs de contenu intéressés par les textes générés par l'IA
14 Heures