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課程簡介
簡介
- 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
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和檢索
對話式AI的自適應學習
- 實施用戶反饋循環和學習機制,以改善交互
- 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
- 對對話式人工智能和NLP模型有基本瞭解
- 有Python等編程語言的經驗
- 具備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
14 時間:
客戶評論 (1)
講師詳細解釋了所有概念。
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