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課程簡介
Conversational AI簡介
- 語音助手的歷史與演變
- 關鍵組件:ASR、NLU、對話Management、TTS
- 主要平臺概述:Alexa、Google Assistant、Rasa
設計語音界面
- 對話式用戶體驗原則
- 意圖建模與實體提取
- 語音設計工具與流程圖
使用Dialogflow和Alexa進行開發
- Dialogflow代理、意圖與webhook實現
- Alexa技能:意圖、槽位、語音模型與端點集成
- 多輪對話與會話管理
使用Rasa構建語音助手
- Rasa架構:NLU、Core與Actions
- 訓練數據與域配置
- 自定義動作、表單與上下文對話
集成語音助手
- API與webhook後端服務
- 連接到CRM、數據庫與外部apps
- 語音助手在Web應用、物聯網與移動設備中的應用
測試、部署與優化
- 語音交互的模擬器與測試用例
- 監控使用情況與調試對話
- 部署到Google Assistant、Alexa設備或私有平臺
安全性、合規性與可擴展性
- 用戶身份驗證與授權
- 數據隱私、GDPR與審計追蹤
- 語音apps的版本控制與CI/CD管道
總結與下一步
最低要求
- 瞭解RESTful API和JSON
- 至少熟悉一種編程語言(例如Python或JavaScript)
- 熟悉自然語言處理概念
受衆
- 軟件開發人員
- 從事語音界面設計的用戶體驗設計師
- Conversational AI團隊,負責構建虛擬助手
21 時間: