Kursus Pelatihan Pembuatan Ringkasan Teks dan Generasi Konten dengan AI (NLG)

Pengantar NLG dalam Pembuatan Ringkasan Teks dan Generasi Konten

• Gambaran umum tentang Natural Language Generation (NLG)
• Perbedaan utama antara NLG dan NLP
• Contoh penggunaan NLG dalam proses penciptaan konten

Teknik Pembuatan Ringkasan Teks Menggunakan NLG

• Metode pembuatan ringkasan ekstraktif dengan memanfaatkan NLG
• Pendekatan abstraktif dalam membuat ringkasan melalui model NLG
• Metrik evaluasi yang digunakan untuk mengukur hasil ringkasan berbasis NLG

Proses Generasi Konten Menggunakan NLG

• Penjelasan singkat mengenai model generatif NLG: GPT, T5, dan BART
• Cara melatih model NLG untuk menghasilkan teks secara otomatis
• Menghasilkan kalimat yang koheren serta relevan dengan konteks melalui NLG

Penyetelan Halus (Fine-Tuning) Model NLG untuk Aplikasi Spesifik

• Cara menyetel halus model NLG seperti GPT agar sesuai dengan kebutuhan domain tertentu
• Konsep pembelajaran transfer dalam konteks penerapan NLG
• Strategi mengelola kumpulan data yang besar untuk keperluan pelatihan model NLG

Alat dan Kerangka Kerja Pendukung NLG

• Pengantar terhadap pustaka-pustaka NLG populer seperti Transformers serta OpenAI GPT
• Praktik langsung menggunakan Hugging Face Transformers dan API OpenAI
• Membangun alur kerja NLG untuk proses penciptaan konten

Aspek Etika dalam Penerapan NLG

• Potensi adanya bias dalam konten yang dihasilkan oleh AI
• Upaya mengurangi risiko munculnya hasil NLG yang tidak sesuai atau berbahaya
• Implikasi etis dalam penggunaan NLG untuk menciptakan konten

Tren Terkini dan Prospek Masa Depan NLG

• Kemajuan terbaru dalam pengembangan model NLG
• Pengaruh arsitektur transformer terhadap kemajuan bidang NLG
• Peluang masa depan NLG dan automasi proses penciptaan konten

Penutup dan Langkah Selanjutnya