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課程簡介
介紹
- 對話式 AI 系統概覽
- 現代對話系統的演變與組成元件
設計進階對話流程
- 建立動態、具情境感知的對話
- 處理複雜的使用者意圖和實體
- 建置並測試適應性對話場景
進階 NLP 技術
- 大型語言模型的預訓練與微調
- 實作 Named Entity Recognition (NER) 與情感分析
多語言與跨語言處理
- 在單一專案中支援多種語言的策略
- 整合並測試對話機器人中的 NER 與情感分析
後端整合與資料處理
- 將機器人連接至企業級資料來源與 API
- 使用資料庫和雲端服務進行資料儲存與檢索
安全性與合規性考量
- 確保資料隱私、加密及安全的用戶互動
- 開發 API 連接並實作資料安全協議
設計以使用者為中心的介面
- 透過語音和視覺互動提升使用者體驗
對話式 AI 的適應性學習
- 實作使用者回饋迴圈與學習機制,以改善互動體驗
- 建置適應性學習功能並評估其效能
管理對話式 AI 專案
- 針對 AI 專案特定的敏捷專案管理技術
- 定義對話專案的 KPI 與成功指標
測試與優化策略
- 對話式 AI 的持續測試框架
- 部署後的監控、分析與模型優化
- 進行效能測試與優化常規作業
總結與後續步驟
最低要求
- 具備對話式 AI 和 NLP 模型的基本理解
- 具備 Python 等程式語言的實務經驗
- 具備 API 整合與雲端服務的基本知識
受眾對象
- AI 專案經理
- 對話式 AI 開發人員
- 資深軟體工程師
35 小時