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Programa del Curso
Introduction to Natural Language Generation (NLG)
- ¿Qué es NLG?
- Diferencia entre NLU y NLG
- Aplicaciones de NLG en escenarios del mundo real
Técnicas básicas de NLG
- Generación basada en plantillas
- Modelos estadísticos para la generación de texto
- Introducción al aprendizaje automático en NLG
Trabajar con modelos NLG
- Descripción general de los modelos NLG (GPT, T5)
- Configuración de modelos básicos en Python
- Generación de texto mediante modelos previamente entrenados
Desafíos en NLG
- Manejo de la coherencia y la pertinencia
- Problemas comunes en la generación de texto
- Consideraciones éticas en el contenido generado por IA
Manos a la obra con las herramientas NLG
- Introducción a las bibliotecas NLG (GPT-2/3, NLTK)
- Generación de texto para casos de uso específicos
- Evaluación de la calidad del texto generado
Evaluación de modelos NLG
- Medición de la fluidez y la coherencia en el texto generado
- Técnicas de evaluación automatizadas vs. técnicas de evaluación humana
- Mejora de la calidad de los productos de NLG
Tendencias futuras en NLG
- Técnicas emergentes en la investigación de NLG
- Desafíos y oportunidades para la generación de textos en el futuro
- Impacto de NLG en la creación de contenidos y el desarrollo de la IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de programación
- Familiaridad con Python programación
Audiencia
- Principiantes en IA
- Entusiastas de la ciencia de datos
- Creadores de contenido interesados en el texto generado por IA
14 Horas