Course Outline

Introduction to Natural Language Generation (NLG)

  • NLG란 무엇인가요?
  • NLU와 NLG의 차이점
  • 실제 시나리오에서의 NLG 응용 프로그램

기본 NLG 기술

  • 템플릿 기반 생성
  • 텍스트 생성을 위한 통계 모델
  • NLG에서의 머신러닝 소개

NLG 모델로 작업하기

  • NLG 모델 개요(GPT, T5)
  • Python에서 기본 모델 설정
  • 사전 훈련된 모델을 사용하여 텍스트 생성

NLG의 과제

  • 일관성과 관련성 처리
  • 텍스트 생성의 일반적인 문제
  • AI가 생성한 콘텐츠의 윤리적 고려 사항

NLG 도구로 직접 체험하기

  • NLG 라이브러리 소개(GPT-2/3, NLTK)
  • 특정 사용 사례에 대한 텍스트 생성
  • 생성된 텍스트의 품질을 평가합니다.

NLG 모델 평가

  • 생성된 텍스트의 유창성과 일관성 측정
  • 자동화된 평가 기술과 인간의 평가 기술
  • NLG 출력 품질 개선

NLG의 미래 동향

  • NLG 연구의 새로운 기술
  • 미래 텍스트 생성을 위한 도전과 기회
  • NLG가 콘텐츠 제작 및 AI 개발에 미치는 영향

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 프로그래밍 개념에 대한 기본 이해
  • Python 프로그래밍에 익숙함

청중

  • AI 초보자
  • 데이터 과학 애호가
  • AI가 생성한 텍스트에 관심이 있는 콘텐츠 제작자
 14 Hours

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