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Course Outline
자연어 생성(NLG) 소개
- NLG 개요 및 응용 분야
- NLG 파이프라인 이해
- NLG용 Python 라이브러리 소개
데이터 수집 및 준비
- 다양한 소스로부터 데이터 수집
- 텍스트 데이터 정리 및 사전 처리
- 세대를 위한 콘텐츠 구성
NLG를 위한 언어 모델링
- 언어 모델 소개
- 텍스트 생성을 위한 언어 모델 학습
- SpaCy 및 NLTK을 사용하여 언어 모델 미세 조정
문장 계획 및 텍스트 구조화
- 문장 구조와 내용 흐름 계획
- 텍스트 생성을 위한 템플릿 사용
- 사용 사례에 따른 텍스트 구조 사용자 정의
콘텐츠 생성 및 사후 처리
- 구조화된 데이터에서 텍스트 생성
- 생성된 콘텐츠 평가 및 개선
- 후처리 및 포맷 출력
고급 NLG 기술
- 텍스트 생성을 위한 신경망 사용(예: GPT 모델)
- 생성된 텍스트에서 컨텍스트 및 일관성 처리
- 실제 세계 응용 프로그램 및 사례 연구 탐색
최종 프로젝트: NLG 시스템 구축
- 프로젝트 범위 정의
- NLG 시스템 구축 및 배포
- 시스템 테스트 및 평가
요약 및 다음 단계
Requirements
- Python 프로그래밍 경험
청중
- 개발자
- 데이터 과학자
21 Hours
회원 평가 (5)
우리 프로젝트에서 사용하는 것과 더 유사한 데이터를 사용하여 더 실용적인 연습을 할 수 있다는 사실(래스터 형식의 위성 이미지)
Matthieu - CS Group
Course - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Machine Translated
Very good preparation and expertise of a trainer, perfect communication in English. The course was practical (exercises + sharing examples of use cases)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Course - Developing APIs with Python and FastAPI
It was a though course as we had to cover a lot in a short time frame. Our trainer knew a lot about the subject and delivered the content to address our requirements. It was lots of content to learn but our trainer was helpful and encouraging. He answered all our questions with good detail and we feel that we learned a lot. Exercises were well prepared and tasks were tailored accordingly to our needs. I enjoyed this course
Bozena Stansfield - New College Durham
Course - Build REST APIs with Python and Flask
Trainer develops training based on participant's pace
Farris Chua
Course - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
I mostly enjoyed everything.
