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 課程時長 14 時間：

課程簡介

大型語言模型介紹

  • 客戶服務中的人工智慧概覽
  • 大型語言模型的基礎知識
  • 聊天機器的演進：從簡單腳本到AI驅動的支援

LLM的架構

  • 理解LLM的核心組件
  • LLM中的神經網路與深度學習
  • 訓練LLM所需的數據、算法及運算資源

在聊天機器人中實施LLM

  • LLM在現有系統中的整合策略
  • 設計對話流程與人機互動方式
  • 確保情境理解與內容連貫性

增強聊天機器人的響應能力

  • 即時回應生成的技術手法
  • 處理並行對話的方法
  • 個性化服務與預測性支援

使用者體驗與介面設計

  • 打造友善易用的聊天機器人介面
  • 利用視覺及文字提示提升參與度
  • 建立回饋迴圈以持續改進

倫理考量與合規性

  • LLM應用中的隱私與數據安全
  • 客戶服務中人工智慧的合理使用
  • 遵循行業標準與法規要求

測試與部署

  • 質量保證與測試方法論
  • 確保擴展性與可靠性的部署策略
  • 聊天機器人系統的監控與維護

案例研究與實際應用

  • 分析LLM聊天機器的成功實施案例
  • 經驗教訓與最佳實踐分享
  • AI驅動客戶服務的未來趨勢與創新

項目評估

  • 設計並構建基於LLM的聊天機器人
  • 同行評審與小組討論
  • 最終評估與反饋

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基礎程式設計概念的知識
  • 建議擁有Python程式設計經驗，但非必填
  • 熟悉基礎機器學習概念者更佳

目標受眾

  • 客戶服務專業人員
  • IT專業人員
  • 業務分析師

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