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Struttura del corso
Introduction to Natural Language Generation (NLG)
- Che cos'è NLG?
- Differenza tra NLU e NLG
- Applicazioni di NLG in scenari reali
Tecniche NLG di base
- Generazione basata su modelli
- Modelli statistici per la generazione di testo
- Introduzione all'apprendimento automatico in NLG
Lavorare con i modelli NLG
- Panoramica dei modelli NLG (GPT, T5)
- Impostazione dei modelli di base in Python
- Generazione di testo utilizzando modelli pre-addestrati
Sfide in NLG
- Gestione della coerenza e della pertinenza
- Problemi comuni nella generazione di testo
- Considerazioni etiche nei contenuti generati dall'intelligenza artificiale
Hands-on con gli strumenti NLG
- Introduzione alle librerie NLG (GPT-2/3, NLTK)
- Generazione di testo per casi d'uso specifici
- Valutazione della qualità del testo generato
Valutazione dei modelli NLG
- Misurare la fluidità e la coerenza nel testo generato
- Tecniche di valutazione automatizzate e tecniche di valutazione umana
- Miglioramento della qualità dei prodotti NLG
Tendenze future in NLG
- Tecniche emergenti nella ricerca NLG
- Sfide e opportunità per la futura generazione di testo
- Impatto dell'NLG sulla creazione di contenuti e sullo sviluppo dell'intelligenza artificiale
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti di programmazione
- Familiarità con la programmazione Python
Pubblico
- Principianti dell'IA
- Appassionati di scienza dei dati
- Creatori di contenuti interessati al testo generato dall'intelligenza artificiale
14 ore