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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
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
客户评论 (1)
The detail in which the instructor explained all the concepts.