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Temario del curso
Introducción a la Generación de Lenguaje Natural (NLG)
- ¿Qué es NLG?
- Diferencia entre NLU y NLG
- Aplicaciones de 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
- Resumen de modelos de NLG (GPT, T5)
- Configuración de modelos básicos en Python
- Generación de texto utilizando modelos preentrenados
Desafíos en NLG
- Gestión de la coherencia y relevancia
- Problemas comunes en la generación de texto
- Consideraciones éticas en el contenido generado por IA
Prácticas con herramientas de NLG
- Introducción a bibliotecas de NLG (GPT-2/3, NLTK)
- Generación de texto para casos de uso específicos
- Evaluación del texto generado por calidad
Evaluación de modelos de NLG
- Medición de fluidez y coherencia en el texto generado
- Técnicas de evaluación automatizada vs. humana
- Mejora de la calidad de los resultados de NLG
Tendencias futuras en NLG
- Técnicas emergentes en investigación de NLG
- Desafíos y oportunidades para la futura generación de texto
- Impacto de NLG en la creación de contenido y el desarrollo de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de conceptos de programación
- familiarity con la programación en Python
Público objetivo
- Principiantes en inteligencia artificial
- Entusiastas de la ciencia de datos
- Creadores de contenido interesados en el texto generado por IA
14 Horas
