Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Gelişmiş Doğal Dil Üretimi (NLG) Tekniklerine Genel Bakış
- Temel NLG kavramlarının gözden geçirilmesi
- Gelişmiş NLG yöntemlerine giriş
- Modern NLG'de dönüştürücülerin rolü
NLG için Önceden Eğitilmiş Modeller
- Popüler önceden eğitilmiş modellerin (GPT, BERT, T5) genel bakışı
- Belirli görevler için önceden eğitilmiş modellerin ince ayarı
- Büyük veri kümeleriyle özel modeller eğitmek
NLG Çıktılarının İyileştirilmesi
- Metin oluşturmada tutarlılık ve alaka düzeyinin sağlanması
- NLG yöntemlerini kullanarak metin uzunluğunu ve içeriğini kontrol etmek
- Tekrarı azaltmak ve akıcılığı artırmak için teknikler
Etik ve Sorumlu NLG
- Yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin etik zorluklarının anlaşılması
- NLG modellerindeki önyargılarla başa çıkmak
- NLG teknolojisinin sorumlu kullanımını sağlamak
Gelişmiş NLG Kütüphaneleri ile Uygulamalı Çalışmalar
- NLG için Hugging Face Transformers ile çalışmak
- GPT-3 ve diğer son teknoloji modelleri uygulamak
- NLG kullanarak alan özel içeriği oluşturmak
NLG Sistemlerinin Değerlendirilmesi
- NLG modellerini değerlendirme teknikleri
- Otomatik değerlendirme metrikleri (BLEU, ROUGE, METEOR)
- Kalite güvencesi için insan değerlendirme yöntemleri
NLG'de Gelecek Trendler
- NLG araştırmalarında ortaya çıkan teknikler
- NLG geliştirmedeki zorluklar ve fırsatlar
- NLG'nin sektörler ve içerik oluşturma üzerindeki etkisi
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- NLG kavramlarına temel düzeyde hakimiyet
- Python programlama deneyimi
- Makine öğrenimi modellerine aşinalık
Hedef Kitle
- Veri bilimcileri
- Yapay zeka geliştiricileri
- Makine öğrenimi mühendisleri
14 Saat
