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課程簡介
聊天機器人開發導論
- 聊天機器人及其應用概覽
- 適用於聊天機器人開發的 Google AutoML 介紹
- 了解聊天機器人的組成元件
開始使用 Google Cloud Platform 和 AutoML
- 建立 Google Cloud Platform 帳戶
- 瀏覽 Google Cloud Console
- 訪問 Google AutoML 並了解其功能
聊天機器訓練數據準備
- 收集並預處理訓練數據
- 為聊天機器意圖和實體標註數據
- 探索 Google Cloud Platform 中的數據視覺化工具
使用 AutoML 訓練自訂聊天機器人模型
- 建立用於聊天機器開發的新 AutoML 專案
- 上傳並匯入訓練數據至 AutoML
- 設定訓練設置與參數
評估與迭代聊天機器模型
- 解讀用於評估聊天機器人性能的指標
- 根據評估結果進行模型改進迭代
- 微調聊天機器模型以提升準確率和性能
聊天機器部署與整合
- 將聊天機器部署至不同平台和渠道
- 將聊天機器與網站、即時通訊應用程式及其他介面整合
- 在真實情境中測試聊天機器交互與用戶體驗
監控與優化聊天機器性能
- 為已部署的聊天機器建立監控和日誌記錄機制
- 分析使用數據與用戶反饋以改善聊天機器人表現
- 實施持續優化策略,確保長期成功
總結與下一步
最低要求
- 具備基本的 AI 概念理解
- 熟悉 Google Cloud Platform(建議具備,但非強制)
適用對象
- 非開發人員
- 企業專業人士
- 科技愛好者
14 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
機器翻譯
一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
課程 - Prompt Engineering for ChatGPT
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