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課程簡介
自然語言生成(NLG)入門
- 什麼是NLG?
- NLU與NLG的區別
- NLG在現實世界中的應用
基本NLG技術
- 基於模板的生成
- 文本生成的統計模型
- NLG中機器學習的介紹
使用NLG模型
- NLG模型概覽(GPT、T5)
- 在Python中設置基本模型
- 使用預訓練模型生成文本
NLG挑戰
- 處理連貫性和相關性
- 文本生成中的常見問題
- AI生成內容的道德考量
實戰NLG工具
- NLG庫介紹(GPT-2/3、NLTK)
- 為特定用例生成文本
- 評估生成文本的質量
評估NLG模型
- 衡量生成文本的流暢性和連貫性
- 自動化與人工評估技術
- 提高NLG輸出的質量
NLG未來趨勢
- NLG研究中的新興技術
- 未來文本生成的挑戰與機遇
- NLG對內容創作和AI發展的影響
總結與下一步行動
最低要求
- 基本的程式設計概念理解
- 熟悉Python編程
受眾
- AI初學者
- 數據科學愛好者
- 對AI生成文本感興趣的內容創作者
14 小時