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課程簡介

引言

  • 對話式人工智慧系統概覽。
  • 現代對話系統的演進與組件。

設計進階對話流程

  • 建立動態、具情境感知的對話。
  • 處理複雜的使用者意圖和實體。
  • 建置並測試適應性對話場景。

進階 NLP 技術

  • 大型語言模型的預訓練與微調。
  • 實作命名實體識別 (NER) 和情感分析。

多語言與跨語言處理

  • 在單一專案中支援多種語言的策略。
  • 整合並測試對話機器人中的 NER 和情感分析。

後端整合與資料處理

  • 將機器人連接至企業級資料來源和 API。
  • 使用資料庫和雲端服務進行資料儲存和檢索。

資安與合規考量

  • 確保資料隱私、加密和安全的使用者互動。
  • 開發 API 連接並實作資料安全協定。

設計以使用者為中心的介面

  • 透過語音和視覺互動提升使用者體驗。

對話式人工智慧的適應性學習

  • 實作使用者回饋迴路及學習機制,以改善互動體驗。
  • 建置適應性學習功能並評估其效能。

管理對話式人工智慧專案

  • 適用於人工智慧專案的敏捷專案管理技術。
  • 定義對話專案的關鍵績效指標 (KPI) 和成功準則。

測試與優化策略

  • 對話式人工智慧的持續測試框架。
  • 監控、分析以及部署後模型的優化。
  • 進行效能測試和優化常式。

總結與下一步

最低要求

  • 具備對話式人工智慧和 NLP 模型的基本理解。
  • 具備 Python 等程式語言的實作經驗。
  • 具備 API 整合和雲端服務的基本知識。

適合對象

  • 人工智慧專案經理。
  • 對話式人工智慧開發人員。
  • 資深軟體工程師。
 35 小時

課程分類