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Temario del curso
Visión general de las técnicas avanzadas en NLG
- Repaso de conceptos básicos del NLG
- Introducción a métodos innovadores en el campo del NLG
- Relevancia de los modelos transformadores dentro del NLG contemporáneo
Modelos preentrenados para tareas NLG
- Descripción general de modelos populares como GPT, BERT y T5
- Ajuste fino de estos modelos para satisfacer objetivos específicos
- Entrenamiento de modelos propios mediante grandes conjuntos de datos
Mejoras en los resultados generados por NLG
- Manejo adecuado de la coherencia y pertinencia temática del texto creado
- Control de extensión e índice temático mediante estrategias especializadas en NLG
- Técnicas para minimizar repeticiones e incrementar fluidez expresiva
Aspectos éticos y responsabilidad en el uso del NLG
- Análisis de cuestiones éticas asociadas al contenido generado por IA
- Identificación y mitigación de sesgos presentes en los modelos NLG
- Garantía del uso responsable de las tecnologías relacionadas con NLG
Trabajo práctico con bibliotecas especializadas en NLG avanzado
- Manipulación de la librería Hugging Face Transformers para fines NLG
- Aplicación de GPT-3 y otras soluciones innovadoras en el ámbito del NLG
- Creación de contenidos adaptados a sectores específicos usando herramientas NLG
Evaluación rigurosa de sistemas generadores de texto
- Métodos disponibles para la evaluación cualitativa y cuantitativa de modelos NLG
- Uso estándar de indicadores como BLEU, ROUGE o METEOR para medición objetiva
- Implementación de revisiones humanas destinadas a garantizar la calidad textil final
Tendencias futuras del campo NLG
- Novedades investigativas más destacadas en materia de generación textual
- Problemáticas actuales y posibilidades innovadoras asociadas al desarrollo NLG
- Influencia del NLG en sectores económicos y la elaboración de contenidos digitales
Síntesis final e indicaciones para seguir aprendiendo
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre los conceptos fundamentales del NLG
- Experiencia previa programando en Python
- Familiaridad con modelos de aprendizaje automático
Público objetivo
- Científicos de datos
- Desarrolladores de inteligencia artificial
- Ingenieros en aprendizaje automático
14 Horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
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