Course Outline

Introduction to Natural Language Generation (NLG)

  • Apa itu NLG?
  • Perbedaan antara NLU dan NLG
  • Aplikasi NLG dalam skenario dunia nyata

Teknik Dasar NLG

  • Pembuatan berbasis template
  • Model statistik untuk pembuatan teks
  • Pengantar pembelajaran mesin di NLG

Bekerja dengan Model NLG

  • Tinjauan umum model NLG (GPT, T5)
  • Menyiapkan model dasar di Python
  • Membuat teks menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya

Tantangan dalam NLG

  • Menangani koherensi dan relevansi
  • Masalah umum dalam pembuatan teks
  • Pertimbangan etika dalam konten yang dihasilkan AI

Praktik Langsung dengan Alat NLG

  • Pengenalan pustaka NLG (GPT-2/3, NLTK)
  • Menghasilkan teks untuk kasus penggunaan tertentu
  • Mengevaluasi teks yang dihasilkan untuk kualitas

Mengevaluasi Model NLG

  • Mengukur kelancaran dan koherensi dalam teks yang dihasilkan
  • Teknik evaluasi otomatis vs. manusia
  • Meningkatkan kualitas keluaran NLG

Tren Masa Depan di NLG

  • Teknik-teknik baru dalam penelitian NLG
  • Tantangan dan peluang untuk pembuatan teks masa depan
  • Dampak NLG pada pembuatan konten dan pengembangan AI

Ringkasan dan Langkah Berikutnya

Requirements

  • Pemahaman dasar tentang konsep pemrograman
  • Keakraban dengan pemrograman Python

Hadirin

  • pemula AI
  • Penggemar ilmu data
  • Pembuat konten yang tertarik dengan teks yang dihasilkan AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses (Minimal 5 peserta)

Related Categories