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Temario del curso
Introducción a la Generación de Lenguaje Natural (GLN)
- ¿Qué es la GLN?
- Diferencia entre GLN y procesamiento del lenguaje natural
- Aplicaciones de la GLN en escenarios del mundo real
Técnicas básicas de GLN
- Generación basada en plantillas
- Modelos estadísticos para la generación de texto
- Introducción al aprendizaje automático en GLN
Trabajo con modelos de GLN
- Visión general de los modelos de GLN (GPT, T5)
- Configuración de modelos básicos en Python
- Generación de texto utilizando modelos preentrenados
Desafíos en la GLN
- Manejo de coherencia y relevancia
- Problemas comunes en la generación de texto
- Consideraciones éticas en el contenido generado por IA
Práctica con herramientas de GLN
- Introducción a bibliotecas de GLN (GPT-2/3, NLTK)
- Generación de texto para casos de uso específicos
- Evaluación del texto generado en cuanto a calidad
Evaluación de modelos de GLN
- Medición de la fluidez y coherencia del texto generado
- Técnicas de evaluación automática frente a humana
- Mejora de la calidad de las salidas de GLN
Tendencias futuras en GLN
- Técnicas emergentes en la investigación de GLN
- Desafíos y oportunidades para la generación futura de texto
- Impacto de la GLN en la creación de contenido y el desarrollo de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de conceptos de programación
- Familiaridad con la programación en Python
Público objetivo
- Principiantes en IA
- Entusiastas de la ciencia de datos
- Creadores de contenido interesados en texto generado por IA
14 Horas
