Temario del curso

Introduction to Natural Language Generation (NLG)

  • ¿Qué es NLG?
  • Diferencia entre NLU y NLG
  • Aplicaciones de NLG en escenarios del mundo real

Técnicas básicas de NLG

  • Generación basada en plantillas
  • Modelos estadísticos para la generación de texto
  • Introducción al aprendizaje automático en NLG

Trabajar con modelos NLG

  • Descripción general de los modelos NLG (GPT, T5)
  • Configuración de modelos básicos en Python
  • Generación de texto mediante modelos previamente entrenados

Desafíos en NLG

  • Manejo de la coherencia y la pertinencia
  • Problemas comunes en la generación de texto
  • Consideraciones éticas en el contenido generado por IA

Manos a la obra con las herramientas NLG

  • Introducción a las bibliotecas NLG (GPT-2/3, NLTK)
  • Generación de texto para casos de uso específicos
  • Evaluación de la calidad del texto generado

Evaluación de modelos NLG

  • Medición de la fluidez y la coherencia en el texto generado
  • Técnicas de evaluación automatizadas vs. técnicas de evaluación humana
  • Mejora de la calidad de los productos de NLG

Tendencias futuras en NLG

  • Técnicas emergentes en la investigación de NLG
  • Desafíos y oportunidades para la generación de textos en el futuro
  • Impacto de NLG en la creación de contenidos y el desarrollo de la IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de los conceptos de programación
  • Familiaridad con Python programación

Audiencia

  • Principiantes en IA
  • Entusiastas de la ciencia de datos
  • Creadores de contenido interesados en el texto generado por IA
 14 Horas

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