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Temario del curso
Resumen de Técnicas Avanzadas de NLG
- Repaso de los conceptos básicos de NLG.
- Introducción a métodos avanzados de NLG.
- Papel de los transformers en la NLG moderna.
Modelos Preentrenados para NLG
- Visión general de modelos preentrenados populares (GPT, BERT, T5).
- Ajuste fino de modelos preentrenados para tareas específicas.
- Entrenamiento de modelos personalizados con grandes conjuntos de datos.
Mejora de las Salidas de NLG
- Gestión de la coherencia y la relevancia en la generación de texto.
- Control de la longitud y el contenido del texto mediante métodos de NLG.
- Técnicas para reducir la repetición y mejorar la fluidez.
NLG Ética y Responsable
- Comprensión de los desafíos éticos del contenido generado por IA.
- Manejo de sesgos en los modelos de NLG.
- Aseguramiento del uso responsable de la tecnología NLG.
Práctica con Bibliotecas Avanzadas de NLG
- Trabajo con Hugging Face Transformers para NLG.
- Implementación de GPT-3 y otros modelos de última generación.
- Generación de contenido específico del dominio utilizando NLG.
Evaluación de Sistemas de NLG
- Técnicas para evaluar modelos de NLG.
- Métricas de evaluación automatizadas (BLEU, ROUGE, METEOR).
- Métodos de evaluación humana para la garantía de calidad.
Tendencias Futuras en NLG
- Técnicas emergentes en la investigación de NLG.
- Desafíos y oportunidades en el desarrollo de NLG.
- Impacto de la NLG en las industrias y la creación de contenido.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de los conceptos de NLG.
- Experiencia con programación en Python.
- Familiaridad con modelos de aprendizaje automático.
Audiencia Objetivo
- Científicos de datos.
- Desarrolladores de inteligencia artificial.
- Ingenieros de aprendizaje automático.
14 Horas
