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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

人數


每位參與者的報價

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