課程簡介

介紹

  • Conversational AI 系統概述
  • 現代對話系統的演變和元件

設計高級對話流

  • 創建動態的上下文感知對話
  • 處理複雜的使用者intent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
  • 實施命名實體識別 (NER) 和情感分析

多語言和跨語言處理

  • 在一個專案中支援多種語言的策略
  • 在對話機器人中集成和測試 NER 和情緒分析

後端集成和數據處理

  • 將機器人連接到企業級數據源和 API
  • 使用資料庫和雲服務進行數據存儲和檢索

安全性和合規性注意事項

  • 確保數據隱私、加密和安全的使用者交互
  • 開發 API 連接並實施數據安全協定

設計以使用者為中心的介面

  • 通過語音和視覺交互增強用戶體驗

自適應學習 Conversational AI

  • 實施用戶反饋迴圈和學習機制以改善交互
  • 構建自適應學習功能並評估其性能

管理 Conversational AI 專案

  • Agile 特定於 AI 專案的專案管理技術
  • 定義對話專案的 KPI 和成功指標

測試和優化策略

  • 對話式 AI 的持續測試框架
  • 部署後監控、分析和優化模型
  • 執行性能測試和優化例程

總結和後續步驟

最低要求

  • 對對話式 AI 和 NLP 模型的基本理解
  • 使用程式設計語言的經驗,例如 Python
  • 具備 API 集成和雲端服務的基本知識

觀眾

  • AI 項目經理
  • Conversational AI 開發人員
  • 高級軟體工程師
 35 時間:

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

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