Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
텍스트 요약 및 콘텐츠 생성을 위한 NLG 소개
- 자연어 생성(NLG) 개요
- NLG와 NLP의 주요 차이점
- 콘텐츠 생성에서 NLG의 활용 사례
NLG에서의 텍스트 요약 기술
- NLG를 사용한 추출형 요약 방법
- NLG 모델을 통한 추상형 요약
- NLG 기반 요약의 평가 지표
NLG로 콘텐츠 생성
- NLG 생성 모델 개요: GPT, T5, 그리고 BART
- 텍스트 생성을 위한 NLG 모델 학습
- NLG로 일관되고 맥락을 인지하는 텍스트 생성
특정한 응용을 위한 NLG 모델 조정
- GPT와 같은 NLG 모델을 도메인 특화 작업에 맞게 조정
- NLG에서의 전이 학습
- NLG 모델 학습을 위한 대규모 데이터셋 처리
NLG를 위한 도구 및 프레임워크
- 인기 있는 NLG 라이브러리 소개 (Transformers, OpenAI GPT)
- Hugging Face Transformers와 OpenAI API를 활용한 실습
- 콘텐츠 생성을 위한 NLG 파이프라인 구축
NLG에서의 윤리적 고려사항
- AI 생성 콘텐츠에서의 편향
- 해로운 또는 부적절한 NLG 출력을 줄이기
- 콘텐츠 생성에서의 NLG 윤리적 함의
NLG의 미래 동향
- NLG 모델의 최근 발전
- 트랜스포머가 NLG에 미치는 영향
- NLG와 자동화된 콘텐츠 생성의 미래 기회
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기계 학습 개념에 대한 기본 지식
- 파이썬 프로그래밍에 대한 친숙함
- NLP 프레임워크 경험
대상자
- AI 개발자
- 콘텐츠 제작자
- 데이터 과학자
21 Hours