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Temario del curso

Introducción a la Generación de Lenguaje Natural (NLG)

  • ¿Qué es la NLG?
  • Diferencia entre NLU y NLG
  • Aplicaciones de la NLG en escenarios del mundo real

Técnicas básicas de NLG

  • Generación basada en plantillas
  • Modelos estadísticos para la generación de texto
  • Introducción al aprendizaje automático en NLG

Trabajo con modelos de NLG

  • Visión general de los modelos de NLG (GPT, T5)
  • Configuración de modelos básicos en Python
  • Generación de texto mediante modelos preentrenados

Desafíos en la NLG

  • Gestión de la coherencia y la relevancia
  • Problemas comunes en la generación de texto
  • Consideraciones éticas en el contenido generado por IA

Práctica con herramientas de NLG

  • Introducción a las librerías de NLG (GPT-2/3, NLTK)
  • Generación de texto para casos de uso específicos
  • Evaluación de la calidad del texto generado

Evaluación de modelos de NLG

  • Medición de la fluidez y coherencia en el texto generado
  • Técnicas de evaluación automatizada frente a evaluación humana
  • Mejora de la calidad de los resultados de la NLG

Tendencias futuras en NLG

  • Técnicas emergentes en la investigación de NLG
  • Desafíos y oportunidades para la generación de texto futura
  • Impacto de la NLG en la creación de contenido y el desarrollo de IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos 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

Número de participantes


Precio por participante

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