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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