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Temario del curso
Introducción a NLG para Resumen de Texto y Generación de Contenido
- Panorama general de la Generación de Lenguaje Natural (NLG).
- Diferencias clave entre NLG y NLP.
- Casos de uso de NLG en la generación de contenido.
Técnicas de Resumen de Texto en NLG
- Métodos de resumen extractivo utilizando NLG.
- Resumen abstracto con modelos de NLG.
- Métricas de evaluación para el resumen basado en NLG.
Generación de Contenido con NLG
- Panorama 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 consciente del contexto con NLG.
Ajuste Fino (Fine-Tuning) de Modelos NLG para Aplicaciones Específicas
- Ajuste fino de modelos NLG como GPT para tareas específicas del dominio.
- Aprendizaje por transferencia (Transfer Learning) en NLG.
- Manejo de conjuntos de datos grandes para entrenar modelos de NLG.
Herramientas y Frameworks para NLG
- Introducción a las bibliotecas populares de NLG (Transformers, OpenAI GPT).
- Práctica con Hugging Face Transformers y la API de OpenAI.
- Construcción de pipelines de NLG para la generación de contenido.
Consideraciones Éticas en NLG
- Sesgo en el contenido generado por IA.
- Mitigación de salidas dañinas o inapropiadas generadas por NLG.
- Implicaciones éticas de 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 la creación automática de contenido.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático (machine learning).
- Familiaridad con la programación en Python.
- Experiencia con marcos de trabajo de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).
Audiencia Objetivo
- Desarrolladores de Inteligencia Artificial (IA).
- Creadores de contenido.
- Científicos de datos.
21 Horas
