Programa do Curso

Introdução à NLG Dirigida por IA

  • Visão Geral da Geração de Linguagem Natural (NLG)
  • Papel da NLG em sistemas de IA conversacional
  • Principais diferenças entre NLU e NLG

Técnicas de Aprendizado Profundo para NLG

  • Transformers e modelos de linguagem pré-treinados
  • Treinamento de modelos para geração de diálogos
  • Lidando com dependências a longo prazo em conversas

Estruturas de Chatbot e NLG

  • Integração da NLG com plataformas de chatbot (por exemplo, Rasa, BotPress)
  • Geração de respostas personalizadas para chatbots
  • Melhorando a engajamento do usuário através de IA contextual

Modelos Avançados de NLG para Assistentes Virtuais

  • Utilizando GPT-3, BERT e outros modelos avançados
  • Geração de diálogos multirrodadas com IA
  • Melhorando a fluidez e naturalidade nas respostas dos assistentes virtuais

Considerações Éticas e Práticas

  • Viés em conteúdo gerado por IA e como mitigá-lo
  • Garantindo transparência e confiabilidade nas interações de chatbot
  • Considerações de privacidade e segurança para assistentes virtuais

Avaliação e Otimização de Sistemas NLG

  • Avaliando a qualidade da NLG: BLEU, ROUGE e avaliação humana
  • Ajuste e otimização do desempenho da NLG para aplicações em tempo real
  • Adaptando NLG para casos de uso específicos de domínio

Tendências Futuras na NLG e IA Conversacional

  • Técnicas emergentes em aprendizado auto-supervisionado para NLG
  • Explorando a IA multimodal para conversas mais interativas
  • Avanços na IA conversacional contextualizada

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão sólida dos conceitos de Processamento de Linguagem Natural (PLN)
  • Experiência com modelos de aprendizado de máquina e IA
  • Familiaridade com programação em Python

Público-alvo

  • Desenvolvedores de IA
  • Designers de chatbots
  • Engenheiros de assistentes virtuais
 21 Horas

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas