课程大纲

Conversational AI简介

  • 语音助手的历史与演变
  • 关键组件:ASR、NLU、对话Management、TTS
  • 主要平台概述:Alexa、Google Assistant、Rasa

设计语音界面

  • 对话式用户体验原则
  • 意图建模与实体提取
  • 语音设计工具与流程图

使用Dialogflow和Alexa进行开发

  • Dialogflow代理、意图与webhook实现
  • Alexa技能:意图、槽位、语音模型与端点集成
  • 多轮对话与会话管理

使用Rasa构建语音助手

  • Rasa架构:NLU、Core与Actions
  • 训练数据与域配置
  • 自定义动作、表单与上下文对话

集成语音助手

  • API与webhook后端服务
  • 连接到CRM、数据库与外部apps
  • 语音助手在Web应用、物联网与移动设备中的应用

测试、部署与优化

  • 语音交互的模拟器与测试用例
  • 监控使用情况与调试对话
  • 部署到Google Assistant、Alexa设备或私有平台

安全性、合规性与可扩展性

  • 用户身份验证与授权
  • 数据隐私、GDPR与审计追踪
  • 语音apps的版本控制与CI/CD管道

总结与下一步

要求

  • 了解RESTful API和JSON
  • 至少熟悉一种编程语言(例如Python或JavaScript)
  • 熟悉自然语言处理概念

受众

  • 软件开发人员
  • 从事语音界面设计的用户体验设计师
  • Conversational AI团队,负责构建虚拟助手
 21 小时

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