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Schulungsübersicht
Einführung in die automatische Textgenerierung (NLG)
- Was ist NLG?
- Unterschiede zwischen Natural Language Understanding und Natural Language Generation
- Einsatzmöglichkeiten von NLG im Praxisalltag
Grundlegende Techniken der automatischen Textgenerierung
- Generierung auf Basis vorgegebener Vorlagen
- Statistische Modelle zur Texterzeugung
- Einblick in den Einsatz von Maschinellem Lernen bei NLG
Arbeit mit NLG-Modellen
- Überblick über gängige NLG-Modelle (z. B. GPT, T5)
- Einrichtung einfacher Modelle in Python
- Erstellung von Texten mithilfe vortrainierter Modelle
Herausforderungen bei der automatischen Textgenerierung
- Aufrechterhaltung von Kohärenz und Relevanz
- Häufige Probleme beim Erstellen von Texten
- Ethische Aspekte bei der Nutzung KI-generierter Inhalte
Praktischer Umgang mit NLG-Tools
- Einführung in relevante NLG-Bibliotheken (z. B. GPT-2/3, NLTK)
- Erstellung von Texten für spezifische Anwendungsfälle
- Bewertung der Qualität erzeugter Texte
Evaluation von NLG-Modellen
- Messung von Flüssigkeit und Kohärenz erzeugter Texte
- Automatisierte und manuelle Bewertungsmethoden
- Möglichkeiten zur Verbesserung der Qualität von NLG-Ergebnissen
Zukünftige Entwicklungen im Bereich der automatischen Textgenerierung
- Aktuelle Forschungsansätze in der NLG-Entwicklung
- Herausforderungen und Chancen für zukünftige Texterzeugungstechniken
- Auswirkungen von NLG auf Content-Erstellung und KI-Fortschritt
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundsätzliches Verständnis von Programmierkonzepten
- Bekanntheit mit der Python-Programmiersprache
Zielgruppe
- Einsteiger in das Bereich KI
- Interessierte an Datenwissenschaften
- Content-Ersteller, die sich für von KI generierte Texte interessieren
14 Stunden
