進階對話式 AI - 5 天課程培訓
對話式 AI 指的是讓電腦模擬並參與類人對話的技術。這些系統利用先進的自然語言處理 (NLP)、機器學習和 AI 演算法,以對話方式理解、處理並回應使用者的輸入。
這門由導師帶領的現場培訓(線上或線下),針對希望獲得實踐經驗的高階對話式 AI 開發人員,這些經驗是開發、管理以及優化複雜對話式 AI 專案所必需的進階技能。
完成本課程後,學員將能夠:
- 掌握對話式 AI 的先進設計與開發原則。
- 實作具備適應性學習能力的穩健對話流程。
- 將 AI 模型整合至各種企業級系統。
- 確保 AI 驅動專案的有效專案管理與生命週期策略。
- 根據使用者回饋和資料分析,評估並優化對話模型。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作。
- 在即時實驗室環境中的動手實作。
客製化選項
- 如需針對本課程要求客製化培訓,請聯繫我們以進行安排。
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
公開培訓課程需要5名以上參與者。
進階對話式 AI - 5 天課程培訓 - 訂單
進階對話式 AI - 5 天課程培訓 - 詢問
進階對話式 AI - 5 天課程 - 咨詢詢問
即將到來的課程
相關課程
進階 Kubiya AI 用於 DevOps 自動化
21 小時此課程由講師現場指導進行(台灣,線上或線下培訓),目標對象為希望深入理解 Kubiya AI,並將其完整功能應用於大規模運作的進階層級 DevOps 工程師及自動化專家。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 使用 Kubiya AI 自動化複雜工作流程。
- 客製化 AI 回應與動作。
- 使用 Kubiya AI 擴展 DevOps 運作規模。
- 排除及優化 Kubiya AI 實作問題。
- 理解並落實安全與合規措施。
- 將 Kubiya AI 整合至進階 CI/CD 工具及其他雲端服務。
- 建立效能監控並製作客製化報告。
進階對話式AI - 2天
14 小時這項在台灣(線上或線下)舉辦的導師帶領實作培訓,旨在為具備進階程度的對話式AI開發者提供實務經驗,培養開發、管理與優化複雜對話式AI專案所需的高階技能。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 設計並開發進階對話式AI解決方案。
- 為對話模型實施適應性學習。
- 將AI模型整合至各種企業級系統。
- 有效優化和管理AI專案。
Kubiya AI 入門,為 DevOps 人員設計
14 小時這門課程由導師主導,提供台灣(線上或線下)的即時培訓。目標受眾是初階 DevOps 專業人員以及 IT 經理。他們希望探索 Kubiya AI 的功能,並將其整合至現有工具中。
完成本課程後,學員將能夠:
- 了解 Kubiya AI 的功能與優勢。
- 在其環境中安裝與設定 Kubiya AI。
- 在 DevOps 中實作 Kubiya AI 的基礎應用情境。
- 將 Kubiya AI 整合至現有的 DevOps 工具。
Kubiya AI 用於雲端作業
14 小時此種由講師帶領的現場培訓(線上或線下)旨在針對中階雲端工程師和營運經理,協助他們提升運用 Kubiya AI 進行雲端基礎設施管理的能力。
完成本課程後,學員將能夠:
- 將 Kubiya AI 整合至雲端基礎設施。
- 自動化雲端資源供應與管理。
- 利用基於人工智慧的分析最佳化雲端成本。
- 透過人工智慧驅動的監控強化雲端安全。
將 Kubiya AI 整合至 DevOps 管線
14 小時此為教師引導的即時培訓,在 台灣(線上或下)進行,目標受眾為具備中級能力的 DevOps 工程師及 CI/CD 經理,他們希望使用 Kubiya AI 增強管線的 AI 自動化能力。
完成本課程後,學員將能夠:
- 理解將 AI 整合至 DevOps 管線的基本原理。
- 在 Jenkins 和 GitLab CI 等主流 CI/CD 工具中實施 Kubiya AI。
- 使用 Kubiya AI 自動化 CI/CD 管線任務。
- 利用 AI 監控和管理 CI/CD 管線,以主動偵測問題。
自訂 Kubiya AI 以服務企業級 DevOps
14 小時此由講師帶領的 台灣(實體或線上)培訓課程,主要針對希望利用 Kubiya AI 自動化並優化企業級 DevOps 作業的高階 DevOps 團隊及 IT 架構師。
完成本培訓後,參與者將能夠:
- 針對特定企業 DevOps 環境自訂 Kubiya AI。
- 將 Kubiya AI 整合至企業 DevOps 所使用的 CI/CD 工具。
- 利用 AI 驅動的流程強化 DevOps 自動化。
- 確保 AI 驅動的 DevOps 流程中的安全性與合規性。
Le Chat Enterprise:私人 ChatOps、整合與管理控制
14 小時ManyChat 精通:行銷專業人員的高階自動化
14 小時此由講師指導的即時培訓在 台灣(線上或線下)進行,針對希望精通 ManyChat 自動化功能的高階行銷專業人員,適用於複雜的行銷活動與受眾互動。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 使用 ManyChat 開發高階自動化工作流程。
- 最佳化跨 Messenger、Instagram 和 WhatsApp 的多元通道活動。
- 實施聊天機器人互動的 A/B 測試。
- 利用高階受眾分羣技術進行個人化行銷。
ManyChat + AI:為業務增長構建智能聊天機器人
14 小時本課程採用講師現場指導方式進行(線上或線下培訓),目標受眾為希望將 ManyChat 與 AI 工具整合以構建智能聊天機器人、提升客戶參與度並自動化業務流程的高階專業人士。
完成本課程後,參與者將能夠:
- 將 ManyChat 與 AI 模型整合,實現更聰明的客戶互動。
- 使用 ChatGPT 開發基於自然語言處理(NLP)的聊天機器人回覆。
- 利用 AI 自動化客戶支援和行銷工作流程。
- 利用數據洞察分析聊天機器人的效能。
ManyChat初學者指南:自動化您的客戶對話
14 小時本課程由講師主導,在 台灣(線上或線下)提供即時培訓。主要對象為初階行銷專業人員,希望能建立基礎聊天機器人並使用 ManyChat 自動化客戶互動流程。
完成本課程後,學員將能夠:
- 理解 ManyChat 及聊天機器人生成的核心概念。
- 設定和配置與商業頁面關聯的 ManyChat 帳戶。
- 建立用於線索生成與客戶支援的基礎聊天機器人。
- 自動化簡單的行銷工作流程,以提升客戶參與度。