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Struttura del corso
Introduzione all'NLG guidato da IA
- Panoramica della Natural Language Generation (NLG)
- Ruolo dell'NLG nei sistemi di AI conversazionali
- Differenze cruciali tra NLU e NLG
Tecniche di Deep Learning per l'NLG
- Transformer e modelli linguistici pre-addestrati
- Addestramento dei modelli per la generazione del dialogo
- Gestione delle dipendenze a lungo termine nella conversazione
Framework di Chatbot e NLG
- Integrazione dell'NLG con piattaforme di chatbot (ad esempio, Rasa, BotPress)
- Generazione di risposte personalizzate per i chatbot
- Miglioramento dell'interazione utente attraverso l'intelligenza artificiale contestuale
Modelli avanzati di NLG per assistenti virtuali
- Utilizzo di GPT-3, BERT e altri modelli all'avanguardia
- Generazione di dialoghi multi-turno con l'IA
- Miglioramento della fluidità e della naturalezza nelle risposte degli assistenti virtuali
Considerazioni etiche e pratiche
- Bias nel contenuto generato da IA e come ridurlo
- Garanzia di trasparenza e attendibilità nelle interazioni con i chatbot
- Considerazioni sulla privacy e la sicurezza per gli assistenti virtuali
Valutazione ed ottimizzazione dei sistemi NLG
- Valutazione della qualità dell'NLG: BLEU, ROUGE e valutazione umana
- Regolazione ed ottimizzazione delle prestazioni di NLG per applicazioni in tempo reale
- Adattamento dell'NLG a casi d'uso specifici del dominio
Tendenze future nell'NLG e nell'intelligenza artificiale conversazionale
- Tecniche emergenti dell'apprendimento self-supervised per l'NLG
- Approfittare delle AI multimodal per conversazioni più interattive
- Avanzamenti nell'intelligenza artificiale conversazionale consapevole del contesto
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Comprensione solida dei concetti di Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)
- Esperienza con modelli di apprendimento automatico e AI
- Familiarità con la programmazione in Python
Destinatari
- Sviluppatori di IA
- Progettisti di chatbot
- Ingegneri di assistenti virtuali
21 ore
