Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung in die NLG für Textzusammenfassung und Inhaltserstellung
- Überblick über die natürliche Sprachgenerierung (NLG)
- Hauptunterschiede zwischen NLG und NLP
- Anwendungsbereiche der NLG in der Inhaltserstellung
Techniken der Textzusammenfassung mittels NLG
- Extrahierende Zusammenfassungsmethoden unter Verwendung von NLG
- Abstrahierende Zusammenfassung mit NLG-Modellen
- Bewertungskriterien für zusammengefasste Texte generiert durch NLG
Inhaltserstellung mittels NLG
- Überblick über generative NLG-Modelle: GPT, T5 und BART
- Training von NLG-Modellen zur Texterzeugung
- Erstellung kohärenter und kontextbezogener Texte mithilfe von NLG
Feinabstimmung von NLG-Modellen für spezifische Anwendungen
- Feinabstimmung von NLG-Modellen wie GPT auf fachspezifische Aufgaben
- Transferlernen in der NLG
- Umgang mit großen Datensätzen beim Training von NLG-Modellen
Werkzeuge und Frameworks für die NLG
- Einführung in beliebte NLG-Bibliotheken (Transformers, OpenAI GPT)
- Praktische Anwendung von Hugging Face Transformers und der OpenAI-API
- Entwicklung von NLG-Arbeitsabläufen zur Inhaltserstellung
Ethikaspekte in der NLG
- Verzerrungen in durch KI erzeugten Inhalten
- Maßnahmen zur Reduzierung schädlicher oder unangemessener Ergebnisse bei NLG
- Ethische Auswirkungen der NLG auf die Inhaltserstellung
Zukünftige Entwicklungen in der NLG
- Aktuelle Fortschritte bei NLG-Modellen
- Einfluss von Transformer-Architekturen auf die NLG
- Zukünftige Chancen in der NLG und automatisierten Inhaltserstellung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Konzepten des maschinellen Lernens
- Erfahrung mit der Programmiersprache Python
- Vorkenntnisse im Umgang mit NLP-Frameworks
Zielgruppe
- KI-Entwickler
- Content-Ersteller
- Datenwissenschaftler
21 Stunden