Temario del curso

Introducción a la Generación de Lenguaje Natural (NLG) para Resumen de Texto y Generación de Contenido

  • Visión general de la Generación de Lenguaje Natural (NLG)
  • Diferencias clave entre NLG y NLP
  • Casos de uso del NLG en generación de contenido

Técnicas de Resumen de Texto en NLG

  • Métodos de resumen extractivo utilizando NLG
  • Resumen abstractivo con modelos de NLG
  • Métricas de evaluación para la resumen basado en NLG

Generación de Contenido con NLG

  • Visión general de modelos generativos de NLG: GPT, T5 y BART
  • Entrenamiento de modelos de NLG para la generación de texto
  • Generación de texto coherente y contextualizado con NLG

Afinando Modelos de NLG para Aplicaciones Específicas

  • Ajuste fino de modelos de NLG como GPT para tareas específicas del dominio
  • Aprendizaje por transferencia en NLG
  • Manejo de grandes conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos de NLG

Herramientas y Frameworks para NLG

  • Introducción a bibliotecas populares de NLG (Transformers, OpenAI GPT)
  • Trabajo práctico con Hugging Face Transformers y la API de OpenAI
  • Construcción de pipelines de NLG para generación de contenido

Consideraciones Éticas en NLG

  • Sesgo en el contenido generado por IA
  • Mitigación de salidas dañinas o inapropiadas del NLG
  • Implicaciones éticas del NLG en la creación de contenido

Tendencias Futuras en NLG

  • Avances recientes en modelos de NLG
  • Impacto de los transformers en NLG
  • Oportunidades futuras en NLG y creación de contenido automatizada

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de conceptos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con la programación en Python
  • Experiencia con marcos de procesamiento de lenguaje natural (NLP)

Publico objetivo

  • Desarrolladores de IA
  • Creadores de contenido
  • Científicos de datos
 21 Horas

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