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Programa do Curso
Introdução ao NLG para Resumos de Texto e Geração de Conteúdo
- Visão geral da Geração de Linguagem Natural (NLG)
- Principais diferenças entre NLG e NLP
- Casos de uso do NLG na geração de conteúdo
Técnicas de Resumo de Texto em NLG
- Métodos de resumos extractivos usando NLG
- Sumarização abstrativa com modelos NLG
- Métricas de avaliação para sumarização baseada em NLG
Geração de Conteúdo com NLG
- Visão geral dos modelos gerativos NLG: GPT, T5 e BART
- Treinamento de modelos NLG para geração de texto
- Gerar textos coerentes e conscientes do contexto com NLG
Ajuste Fino dos Modelos NLG para Aplicações Específicas
- Ajuste fino de modelos NLG como o GPT para tarefas específicas do domínio
- Transferência de aprendizado em NLG
- Manipulação de grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos NLG
Ferramentas e Frameworks para NLG
- Introdução às bibliotecas populares de NLG (Transformers, OpenAI GPT)
- Mão na massa com Hugging Face Transformers e API do OpenAI
- Construção de pipelines NLG para geração de conteúdo
Considerações Éticas em NLG
- Viés no conteúdo gerado por IA
- Mitigação de saídas prejudiciais ou inadequadas do NLG
- Implicações éticas do NLG na criação de conteúdo
Tendências Futuras em NLG
- Avanços recentes em modelos NLG
- Impacto dos transformers no NLG
- Oportunidades futuras em NLG e criação de conteúdo automatizada
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento básico de conceitos de aprendizado de máquina
- Familiaridade com programação em Python
- Experiência com frameworks de processamento de linguagem natural (NLP)
Público-alvo
- Desenvolvedores de IA
- Criadores de conteúdo
- Cientistas de dados
21 Horas
