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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:
客戶評論 (1)
The detail in which the instructor explained all the concepts.