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Programa del Curso
Introducción a la Generación de Lenguaje Natural (NLG) para Resumen de Texto y Generación de Contenido
- Visión general de la Generación de Lenguaje Natural (NLG)
- Diferencias clave entre NLG y NLP
- Casos de uso del NLG en generación de contenido
Técnicas de Resumen de Texto en NLG
- Métodos de resumen extractivo utilizando NLG
- Resumen abstractivo con modelos de NLG
- Métricas de evaluación para la resumen basado en NLG
Generación de Contenido con NLG
- Visión general de modelos generativos de NLG: GPT, T5 y BART
- Entrenamiento de modelos de NLG para la generación de texto
- Generación de texto coherente y contextualizado con NLG
Afinando Modelos de NLG para Aplicaciones Específicas
- Ajuste fino de modelos de NLG como GPT para tareas específicas del dominio
- Aprendizaje por transferencia en NLG
- Manejo de grandes conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos de NLG
Herramientas y Frameworks para NLG
- Introducción a bibliotecas populares de NLG (Transformers, OpenAI GPT)
- Trabajo práctico con Hugging Face Transformers y la API de OpenAI
- Construcción de pipelines de NLG para generación de contenido
Consideraciones Éticas en NLG
- Sesgo en el contenido generado por IA
- Mitigación de salidas dañinas o inapropiadas del NLG
- Implicaciones éticas del NLG en la creación de contenido
Tendencias Futuras en NLG
- Avances recientes en modelos de NLG
- Impacto de los transformers en NLG
- Oportunidades futuras en NLG y creación de contenido automatizada
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de conceptos de aprendizaje automático
- Familiaridad con la programación en Python
- Experiencia con marcos de procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Publico objetivo
- Desarrolladores de IA
- Creadores de contenido
- Científicos de datos
21 Horas
