Eğitim İçeriği

Yapay Zeka Destekli Doğal Dil Üretimi (NLG) Giriş

  • Natural Language Generation (NLG) Genel Bakış
  • Konuşma tabanlı yapay zeka sistemlerinde NLG'nin rolü
  • NLU ve NLG arasındaki temel farklar

Deep Learning NLG Teknikleri

  • Transformers ve önceden eğitilmiş dil modelleri
  • Diyalog üretimi için modelleri eğitme
  • Konuşmada uzun vadeli bağımlılıkları yönetme

Sohbet Robotu Çerçeveleri ve NLG

  • NLG'yi sohbet robotu platformlarıyla (örneğin, Rasa, BotPress) entegre etme
  • Sohbet robotları için kişiselleştirilmiş yanıtlar oluşturma
  • Bağlamsal yapay zeka aracılığıyla kullanıcı etkileşimini iyileştirme

Sanal Asistanlar için Gelişmiş NLG Modelleri

  • GPT-3, BERT ve diğer son teknoloji modelleri kullanma
  • Yapay zeka ile çok turlu diyaloglar oluşturma
  • Sanal asistan yanıtlarında akıcılığı ve doğallığı iyileştirme

Etik ve Pratik Hususlar

  • Yapay zeka tarafından oluşturulan içerikteki önyargı ve bunun nasıl azaltılacağı
  • Sohbet robotu etkileşimlerinde şeffaflığı ve güvenilirliği sağlama
  • Sanal asistanlar için gizlilik ve güvenlik hususları

NLG Sistemlerinin Değerlendirilmesi ve Optimizasyonu

  • NLG kalitesini değerlendirme: BLEU, ROUGE ve insan değerlendirmesi
  • Gerçek zamanlı uygulamalar için NLG performansını ayarlama ve optimize etme
  • NLG'yi alan özel kullanım durumlarına uyarlama

NLG ve Conversational AI Alanında Gelecek Trendler

  • NLG için kendi kendine denetimli öğrenmede ortaya çıkan teknikler
  • Daha etkileşimli konuşmalar için çok modlu yapay zekayı kullanma
  • Bağlama duyarlı konuşma tabanlı yapay zekadaki gelişmeler

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Natural Language Processing (NLP) kavramlarına güçlü hakimiyet
  • Makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri ile deneyim
  • Python programlamaya aşinalık

Hedef Kitle

  • Yapay zeka geliştiricileri
  • Sohbet robotu tasarımcıları
  • Sanal asistan mühendisleri
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler