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课程大纲
介绍
- Conversational AI 系统概述
- 现代对话系统的演变和元件
设计高级对话流
- 创建动态的上下文感知对话
- 处理复杂的使用者intent和实体
- 构建和测试自适应对话场景
高级 NLP 技术
- 预训练和微调大型语言模型
- 实施命名实体识别 (NER) 和情感分析
多语言和跨语言处理
- 在一个专案中支援多种语言的策略
- 在对话机器人中集成和测试 NER 和情绪分析
后端集成和数据处理
- 将机器人连接到企业级数据源和 API
- 使用资料库和云服务进行数据存储和检索
安全性和合规性注意事项
- 确保数据隐私、加密和安全的使用者交互
- 开发 API 连接并实施数据安全协定
设计以使用者为中心的介面
- 通过语音和视觉交互增强用户体验
自适应学习 Conversational AI
- 实施用户反馈回圈和学习机制以改善交互
- 构建自适应学习功能并评估其性能
管理 Conversational AI 专案
- Agile 特定于 AI 专案的专案管理技术
- 定义对话专案的 KPI 和成功指标
测试和优化策略
- 对话式 AI 的持续测试框架
- 部署后监控、分析和优化模型
- 执行性能测试和优化例程
总结和后续步骤
要求
- 对对话式 AI 和 NLP 模型的基本理解
- 使用程式设计语言的经验,例如 Python
- 具备 API 集成和云端服务的基本知识
观众
- AI 项目经理
- Conversational AI 开发人员
- 高级软体工程师
35 小时
客户评论 (1)
The detail in which the instructor explained all the concepts.