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課程簡介
介紹
- 對話式AI系統概述
- 現代對話系統的演進與組件
設計高級對話流程
- 創建動態、上下文感知的對話
- 處理複雜的用戶意圖和實體
- 構建和測試自適應對話場景
高級NLP技術
- 預訓練和微調大型語言模型
- 實現命名實體識別(NER)和情感分析
多語言與跨語言處理
- 在一個項目中支持多種語言的策略
- 在對話機器人中集成和測試NER與情感分析
後端集成與數據處理
- 將機器人連接到企業級數據源和API
- 使用數據庫和雲服務進行數據存儲與檢索
安全與合規考慮
- 確保數據隱私、加密和安全的用戶交互
- 開發API連接並實施數據安全協議
設計以用戶爲中心的界面
- 通過語音和視覺交互增強用戶體驗
對話式AI的自適應學習
- 實施用戶反饋循環和學習機制以改進交互
- 構建自適應學習功能並評估其性能
管理對話式AI項目
- 適用於AI項目的敏捷項目管理技術
- 定義對話項目的關鍵績效指標(KPI)和成功指標
測試與優化策略
- 對話式AI的持續測試框架
- 部署後的監控、分析和模型優化
- 進行性能測試和優化流程
總結與下一步
最低要求
- 對對話式AI和NLP模型的基本理解
- 具備Python等編程語言的經驗
- API集成和雲服務的基礎知識
受衆
- AI項目經理
- 對話式AI開發者
- 高級軟件工程師
35 時間:
客戶評論 (1)
The detail in which the instructor explained all the concepts.