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课程大纲
AI代理与聊天机器人简介
- AI代理是什么?
- 聊天机器人的类型:基于规则与AI驱动
- 聊天机器人在各行业的应用
自然语言处理(NLP)基础
- NLP概述及其在聊天机器人中的作用
- 分词、词干提取与词形还原
- 理解意图与实体
规划您的聊天机器人
- 定义聊天机器人的目的与范围
- 设计对话流程
- 创建聊天机器人响应的训练数据集
开发您的第一个聊天机器人
- 设置开发环境
- 使用Python和Flask构建简单聊天机器人
- 实现基本的NLP对话功能
提升聊天机器人性能
- 添加后备与错误处理机制
- 通过外部API增强响应
- 测试与调试您的聊天机器人
部署您的聊天机器人
- 在本地服务器上托管您的聊天机器人
- 将聊天机器人与消息平台集成
- 确保可扩展性与性能
伦理考量与最佳实践
- 确保用户数据隐私与安全
- 设计包容且无偏见的聊天机器人
- 在AI交互中保持透明度
探索高级聊天机器人功能
- 使用机器学习提升对话质量
- 融入情感分析
- 高级框架(如Rasa)概述
总结与下一步
要求
- 编程基础知识
- 熟悉Python语法
- 对学习AI技术充满热情
受众
- AI初学者
- 程序员
- 探索聊天机器人和AI代理的爱好者
14 小时
客户评论 (1)
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Adrian
课程 - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
机器翻译