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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