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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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