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Schulungsübersicht
Überblick über fortgeschrittene NLG-Techniken
- Wiederholung der grundlegenden NLG-Konzepte
- Einführung in fortgeschrittene NLG-Methoden
- Die Rolle von Transformatoren in moderner NLG
Vorgefertigte Modelle für NLG
- Überblick über gängige vortrainierte Modelle (GPT, BERT, T5)
- Feinabstimmung vortrainierter Modelle für spezifische Aufgaben
- Training eigener Modelle mit großen Datensätzen
Verbesserung von NLG-Ergebnissen
- Umgang mit Kohärenz und Relevanz bei der Texterstellung
- Kontrolle von Textlänge und -inhalt mit NLG-Methoden
- Techniken zur Reduzierung von Wiederholungen und zur Verbesserung des Redeflusses
Ethische und verantwortungsvolle NLG
- Verstehen der ethischen Herausforderungen von KI-generierten Inhalten
- Umgang mit Verzerrungen in NLG-Modellen
- Sicherstellung des verantwortungsvollen Einsatzes von NLG-Technologie
Praktische Übungen mit fortgeschrittenen NLG-Bibliotheken
- Arbeiten mit Hugging Face-Transformatoren für NLG
- Implementierung von GPT-3 und anderen modernen Modellen
- Generierung domänenspezifischer Inhalte mit NLG
NLG-Systeme auswerten
- Techniken zur Evaluierung von NLG-Modellen
- Automatisierte Bewertungsmetriken (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Menschliche Bewertungsmethoden zur Qualitätssicherung
Zukünftige Trends in NLG
- Aufkommende Techniken in der NLG-Forschung
- Herausforderungen und Chancen in der NLG-Entwicklung
- Auswirkungen von NLG auf die Industrie und die Erstellung von Inhalten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von NLG-Konzepten
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit Modellen des maschinellen Lernens
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- KI-Entwickler
- Ingenieure für maschinelles Lernen
14 Stunden