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Struttura del corso
Introduzione alla Generazione del Linguaggio Naturale (NLG)
- Cos’è l’NLG?
- Differenze tra NLU e NLG
- Applicazioni dell’NLG in contesti reali
Tecniche di base per la Generazione del Linguaggio Naturale
- Generazione basata su template
- Modelli statistici per la generazione testuale
- Introduzione all’utilizzo dell’apprendimento automatico nell’NLG
Lavorare con i modelli di NLG
- Panoramica sui principali modelli NLG (GPT, T5)
- Configurazione di modelli base in Python
- Generazione di testo tramite modelli pre-addestrati
Sfide legate all’NLG
- Gestione della coerenza e pertinenza del contenuto generato
- Problematiche comuni nella creazione di testo automatica
- Aspetti etici legati alla produzione di contenuti mediante IA
Utilizzo pratico degli strumenti NLG
- Introduzione alle librerie per la generazione del linguaggio naturale (GPT-2/3, NLTK)
- Generazione di testi adatti a specifiche esigenze
- Valutazione della qualità dei testi prodotti
Valutazione dei modelli di NLG
- Misurazione della fluidità e coerenza del testo generato
- Metodi di valutazione automatizzati rispetto a quelli umani
- Miglioramenti possibili per la qualità degli output NLG
Tendenze future nell’ambito dell’NLG
- Novità e sviluppi attuali nella ricerca sull’NLG
- Sfide e opportunità nel futuro della generazione testuale
- Impatto dell’NLG sulla creazione di contenuti e sullo sviluppo dell’Intelligenza Artificiale
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di base dei concetti legati alla programmazione
- Familiarità con la programmazione in Python
Destinatari
- Principianti nel campo dell’Intelligenza Artificiale
- Appassionati di data science
- Creatori di contenuti interessati alla generazione automatica di testo tramite l’IA
14 ore
