感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
AI驅動NLG介紹
- 自然語言生成 (NLG) 概覽
- NLG在對話式AI系統中的作用
- NLU與NLG的主要差異
用於NLG的深度學習技術
- Transformer架構與預訓練語言模型
- 訓練對話生成模型
- 處理對話中的長期依賴問題
聊天機器人死亡架構與NLG
- 將NLG整合至聊天機器人平台（例如，Rasa, BotPress）
- 為聊天機器人生成個性化回應
- 通過情境AI提升用戶參與度
用於虛擬助手的進階NLG模型
- 使用GPT-3、BERT及其他尖端模型
- 使用AI生成多輪對話
- 提升虛擬助手回應的流暢度與自然度
倫理與實務考量
- AI生成內容中的偏差及其緩解方法
- 確保聊天機器人互動的透明度與可信度
- 虛擬助手的隱私與安全考量
NLG系統的評估與優化
- 評估NLG質量：BLEU、ROUGE及人類評估
- 針對即時應用調優並優化NLG性能
- 使NLG適應領域特定用例
NLG與對話式AI的未來趨勢
- NLG中自我監督學習的新興技術
- 利用多模態AI實現更互動的對話
- 情境感知對話式AI的進展
總結與後續步驟
最低要求
- 具備紮實的自然語言處理 (NLP) 概念知識
- 擁有機器學習和AI模型的經驗
- 熟悉Python編程
受眾
- AI開發人員
- 聊天機器人設計師
- 虛擬助手工程師
21 小時
