課程簡介

介紹

  • 對話式人工智能系統概述。
  • 現代對話系統的演變與組件。

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。

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。

對話式人工智能的自適應學習

  • 實現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。

總結與下一步

最低要求

  • 具備對話式人工智能和NLP模型的基礎知識。
  • 熟悉Python等編程語言。
  • 具備API集成和雲服務的基礎知識。

受衆

  • 人工智能項目經理。
  • 對話式人工智能開發者。
  • 高級軟件工程師。
 14 時間:

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