課程簡介

介紹

  • 對話式AI系統概述
  • 現代對話系統的演進與組件

設計高級對話流程

  • 創建動態、上下文感知的對話
  • 處理複雜的用戶意圖和實體
  • 構建和測試自適應對話場景

高級NLP技術

  • 預訓練和微調大型語言模型
  • 實現命名實體識別(NER)和情感分析

多語言與跨語言處理

  • 在一個項目中支持多種語言的策略
  • 在對話機器人中集成和測試NER與情感分析

後端集成與數據處理

  • 將機器人連接到企業級數據源和API
  • 使用數據庫和雲服務進行數據存儲與檢索

安全與合規考慮

  • 確保數據隱私、加密和安全的用戶交互
  • 開發API連接並實施數據安全協議

設計以用戶爲中心的界面

  • 通過語音和視覺交互增強用戶體驗

對話式AI的自適應學習

  • 實施用戶反饋循環和學習機制以改進交互
  • 構建自適應學習功能並評估其性能

管理對話式AI項目

  • 適用於AI項目的敏捷項目管理技術
  • 定義對話項目的關鍵績效指標(KPI)和成功指標

測試與優化策略

  • 對話式AI的持續測試框架
  • 部署後的監控、分析和模型優化
  • 進行性能測試和優化流程

總結與下一步

最低要求

  • 對對話式AI和NLP模型的基本理解
  • 具備Python等編程語言的經驗
  • API集成和雲服務的基礎知識

受衆

  • AI項目經理
  • 對話式AI開發者
  • 高級軟件工程師
 35 時間:

人數


每位參與者的報價

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