Come utilizzare ChatGPT per convertire il testo in una presentazione PowerPoint

Utilizzo di ChatGPT per convertire il testo in PowerPoint

 

Sei stanco di passare ore a creare presentazioni PowerPoint da testi lunghi? Desideri che ci fosse un modo più veloce per convertire i tuoi contenuti in diapositive coinvolgenti? Usa ChatGPT per trasformare il tuo testo in una presentazione in pochi minuti. Dì addio alla noiosa copia e incolla e saluta una soluzione efficiente ed efficace per tutte le tue esigenze di presentazione!

Per trasformare il tuo testo in una presentazione PowerPoint, devi eseguire solo due passaggi:

  • Fai sì che ChatGPT riassuma il tuo testo
  • Fai sì che ChatGPT scriva il codice Python per convertire il riassunto nel formato PPTX

 

Passaggio 1: Trasforma il testo in una presentazione

 

Il primo passaggio consiste nell’insegnare a ChatGPT a generare una presentazione con un numero specifico di diapositive basate sul testo fornito. Prima di tutto, devi fornire a ChatGPT il testo che desideri convertire.

Usa il seguente prompt per istruire ChatGPT a creare la presentazione:

Per favore, converti il seguente testo in una presentazione di dieci diapositive: [inserisci il testo]

ChatGPT genererà qualcosa di simile al testo mostrato nella figura seguente:

   

È importante notare che la lunghezza e la complessità del testo possono influire sul livello di dettaglio e coerenza nella presentazione generata. Pertanto, è consigliabile mantenere il testo originale conciso e organizzato per ottenere risultati ottimali.

 

Passaggio 2: Conversione della presentazione nel formato PowerPoint utilizzando Python

 

Ora che hai ottenuto la presentazione generata, è il momento di convertirla nel formato PowerPoint ampiamente utilizzato, .pptx. Per fare ciò, chiederemo a ChatGPT di scrivere il codice Python per generarlo.

Usa il seguente prompt per istruire ChatGPT a convertire la presentazione in pptx:

Per favore, scrivi il codice Python per trasformare i testi precedenti nel formato pptx

ChatGPT genererà il codice Python per le tue diapositive, come il seguente:

from pptx import Presentation

# Crea un oggetto presentazione
presentazione = Presentation()

# Diapositiva 1 - Titolo
diapositiva1 = presentazione.slides.add_slide(presentazione.slide_layouts[0])
titolo = diapositiva1.shapes.title
titolo.text = "Migliorare le prestazioni di un algoritmo di Machine Learning"

# Diapositiva 2 - Introduzione
diapositiva2 = presentazione.slides.add_slide(presentazione.slide_layouts[1])
contenuto2 = diapositiva2.shapes.title
contenuto2.text = "Introduzione"

# Diapositiva 3 - Tecniche di bilanciamento
diapositiva3 = presentazione.slides.add_slide(presentazione.slide_layouts[1])
contenuto3 = diapositiva3.shapes.title
contenuto3.text = "Tecniche di bilanciamento"

# Diapositiva 4 - Utilizzo della libreria imbalanced-learn
diapositiva4 = presentazione.slides.add_slide(presentazione.slide_layouts[1])
contenuto4 = diapositiva4.shapes.title
contenuto4.text = "Utilizzo della libreria imbalanced-learn"

# Diapositiva 5 - Importazione dei dati
diapositiva5 = presentazione.slides.add_slide(presentazione.slide_layouts[1])
contenuto5 = diapositiva5.shapes.title
contenuto5.text = "Importazione dei dati"

# Diapositiva 6 - Costruzione del modello
diapositiva6 = presentazione.slides.add_slide(presentazione.slide_layouts[1])
contenuto6 = diapositiva6.shapes.title
contenuto6.text = "Costruzione del modello"

# Diapositiva 7 - Dataset sbilanciato
diapositiva7 = presentazione.slides.add_slide(presentazione.slide_layouts[1])
contenuto7 = diapositiva7.shapes.title
contenuto7.text = "Dataset sbilanciato"

# Imposta il contenuto per ogni diapositiva
diapositive = [diapositiva2, diapositiva3, diapositiva4, diapositiva5, diapositiva6, diapositiva7]
contenuti = [
    "Questo tutorial fa parte della serie Come migliorare le prestazioni di un algoritmo di Machine Learning.",
    "Un dataset bilanciato è un dataset in cui ogni classe di output è rappresentata dallo stesso numero di campioni di input.",
    "Le tecniche di bilanciamento includono sovracampionamento, sottocampionamento, peso delle classi e soglia.",
    "La libreria imbalanced-learn, parte dei pacchetti contrib di scikit-learn, viene utilizzata in questo tutorial.",
    "I dati vengono importati utilizzando la libreria pandas e la classe target viene creata in base alla cucina.",
    "Il modello viene costruito utilizzando l'algoritmo dell'albero decisionale e vengono calcolate le metriche di valutazione.",
    "Viene generato il report di classificazione e vari grafici per il dataset sbilanciato."
]

# Aggiungi il contenuto a ogni diapositiva
for diapositiva, contenuto_testo in zip(diapositive, contenuti):
    contenuto_placeholder = diapositiva.placeholders[1]
    contenuto_placeholder.text = contenuto_testo

# Salva la presentazione
presentazione.save("presentazione_machine_learning.pptx")

 

Inoltre, ChatGPT ti consiglia di installare la libreria python-pptx:

pip install python-pptx

 

Una volta installata la libreria, puoi eseguire il codice generato per creare la tua presentazione PowerPoint.

Guarda il seguente video per vedere ChatGPT in azione!

 

Sommario

 

Congratulazioni! Hai appena imparato come convertire il testo in una presentazione PowerPoint utilizzando ChatGPT!

Grazie alle incredibili capacità di ChatGPT, la conversione del testo in una presentazione PowerPoint è diventata semplicissima. Seguendo i due passaggi descritti in questo post del blog, puoi trasformare rapidamente testi lunghi in presentazioni concise.

Ricorda di fornire un testo chiaro e organizzato per ottenere i migliori risultati. Con ChatGPT e poche righe di codice Python, puoi affascinare il tuo pubblico con presentazioni sorprendenti!

    Angelica Lo Duca (VoAGI) (@alod83) è una ricercatrice presso l’Istituto di Informatica e Telematica del Consiglio Nazionale delle Ricerche (IIT-CNR) a Pisa, Italia. È docente di “Data Journalism” per il corso di laurea magistrale in Digital Humanities presso l’Università di Pisa. I suoi interessi di ricerca includono Data Science, Data Analysis, Text Analysis, Open Data, Web Applications, Data Engineering e Data Journalism, applicati alla società, al turismo e al patrimonio culturale. È autrice del libro Comet for Data Science, pubblicato da Packt Ltd., del prossimo libro Data Storytelling in Python Altair and Generative AI, pubblicato da Manning, e co-autrice del prossimo libro Learning and Operating Presto, di O’Reilly Media. Angelica è anche una scrittrice tecnica entusiasta.

  Originale. Ripubblicato con il permesso.