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課程簡介
聊天機器人開發介紹
- 聊天機器人及其應用的概述
- 針對聊天機器人開發的 Google AutoML 簡介
- 理解聊天機器人的各個組成部分
開始使用 Google Cloud Platform 與 AutoML
- 設定 Google Cloud Platform 帳戶
- 瀏覽 Google Cloud Console
- 存取 Google AutoML 並了解其功能
為聊天機器人訓練準備數據
- 收集並預處理訓練數據
- 為聊天機器人的意圖與實體標註數據
- 探索 Google Cloud Platform 中的數據視覺化工具
使用 AutoML 訓練自定義聊天機器人模型
- 建立用於聊天機器人開發的新 AutoML 專案
- 上傳並匯入訓練數據至 AutoML
- 配置訓練設定與參數
評估與迭代聊天機器人模型
- 解讀聊天機器人表現的評估指標
- 根據評估結果迭代改進模型
- 微調聊天機器人模型,以提升準確度與效能
聊天機器人的部署與整合
- 將聊天機器人部署至不同平台與渠道
- 將聊天機器人與網站、訊息應用程式及其他介面整合
- 測試真實情境下的聊天機器人互動與使用者體驗
監控與優化聊天機器人表現
- 為已部署的聊天機器人設定監控與日誌記錄
- 分析使用數據與使用者回饋,以改善聊天機器人效能
- 實施持續優化策略,確保長期成功
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基礎 AI 概念知識
- 熟悉 Google Cloud Platform(推薦,但非必要)
受眾
- 非開發人員
- 業務專業人士
- 科技愛好者
14 小時
客戶評論 (2)
互動式風格,練習
Tamas Tutuntzisz
課程 - Introduction to Prompt Engineering
機器翻譯
一個未來使用的優秀資源庫,講師的風格(充滿幽默感,細節豐富)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
課程 - Prompt Engineering for ChatGPT
機器翻譯