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Programa do Curso
Introdução à NLG baseada em IA
- Panorâmica da geração de linguagem natural (NLG)
- Papel da NLG nos sistemas de IA de conversação
- Principais diferenças entre NLU e NLG
Deep Learning Técnicas para NLG
- Transformadores e modelos linguísticos pré-treinados
- Modelos de formação para a geração de diálogos
- Tratamento de dependências a longo prazo na conversação
Estruturas de chatbot e NLG
- Integração de NLG com plataformas de chatbot (por exemplo, Rasa, BotPress)
- Geração de respostas personalizadas para chatbots
- Melhorar o envolvimento do utilizador através de IA contextual
Modelos avançados de NLG para assistentes virtuais
- Usando GPT-3, BERT e outros modelos de ponta
- Geração de diálogos multi-turnos com IA
- Melhorar a fluência e a naturalidade das respostas dos assistentes virtuais
Considerações éticas e práticas
- Preconceitos no conteúdo gerado pela IA e como os atenuar
- Garantir a transparência e a fiabilidade nas interações do chatbot
- Considerações sobre privacidade e segurança para assistentes virtuais
Avaliação e otimização de sistemas NLG
- Avaliação da qualidade dos NLG: BLEU, ROUGE e avaliação humana
- Ajustar e otimizar o desempenho dos NLG para aplicações em tempo real
- Adaptação do NLG para casos de utilização específicos de um domínio
Tendências futuras em NLG e Conversational AI
- Técnicas emergentes de aprendizagem auto-supervisionada para NLG
- Tirar partido da IA multimodal para conversas mais interactivas
- Avanços na IA de conversação sensível ao contexto
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Forte compreensão dos conceitos Natural Language Processing (NLP)
- Experiência com modelos de aprendizagem automática e de IA
- Familiaridade com Python programação
Público-alvo
- Programadores de IA
- Designers de chatbots
- Engenheiros de assistentes virtuais
21 Horas