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

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

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

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
 14 小时

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