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

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