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

Próximas Formações Provisórias

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