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課程簡介
AI驅動NLG簡介
- 自然語言生成（NLG）概論
- NLG在對話式AI系統中的角色
- NLU與NLG的主要差異
用於NLG的深度學習技術
- Transformers與預訓練語言模型
- 為對話生成訓練模型
- 處理對話中的長距離依賴性
聊天機器人框架與NLG
- 將NLG與聊天機器人平台整合（如Rasa, BotPress）
- 為聊天機器人生成個性化回應
- 透過情境AI提升使用者參與度
虛擬助理的先進NLG模型
- 使用GPT-3, BERT及其他尖端模型
- 與AI進行多輪對話生成
- 提升虛擬助理回應的流暢度与自然度
道德與實務考量
- AI生成內容中的偏差及其緩解方法
- 確保聊天機器人互動中的透明度與可信度
- 虛擬助理的隱私與安全考量
NLG系統的評估與優化
- 評估NLG品質：BLEU, ROUGE及人工評估
- 調整並優化NLG效能以滿足即時應用需求
- 針對特定領域用例調整NLG
NLG與對話式AI的未來趨勢
- NLG中自我監督學習的新興技術
- 利用多模態AI實現更互動式的對話
- 情境感知對話式AI的進展
總結與下一步
最低要求
- 對自然語言處理（NLP）概念有深刻理解
- 具備機器學習和AI模型的經驗
- 熟悉Python程式設計
目標對象
- AI開發人員
- 聊天機器人設計師
- 虛擬助理工程師
21 小時
