课程大纲

AI 代理和聊天机器人简介

  • 什么是 AI 代理?
  • 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

基础知识 Natural Language Processing (NLP)

  • NLP 概述及其在聊天机器人中的作用
  • 分词、词干提取和词形还原
  • 了解意向和实体

规划您的聊天机器人

  • 定义聊天机器人的用途和范围
  • 设计聊天流
  • 为聊天机器人响应创建训练数据集

开发您的第一个聊天机器人

  • 设置开发环境
  • 使用 Python 和 Flask 构建一个简单的聊天机器人
  • 为对话实现基本的 NLP 功能

提高聊天机器人的性能

  • 添加回退和错误处理机制
  • 使用外部 API 增强回应
  • 测试和调试您的聊天机器人

部署您的聊天机器人

  • 在本地伺服器上托管您的聊天机器人
  • 将聊天机器人与消息传递平台集成
  • 确保可扩充性和性能

道德考虑和最佳实践

  • 确保用户数据隐私和安全
  • 设计包容且公正的聊天机器人
  • 保持 AI 交互的透明度

探索高级聊天机器人功能

  • 使用机器学习改进对话
  • 整合情绪分析
  • Rasa 等高级框架概述

总结和后续步骤

要求

  • 程式设计基础知识
  • 熟悉 Python 语法
  • 渴望了解 AI 技术

观众

  • AI 初学者
  • 程式设计器
  • 探索聊天机器人和 AI 代理的爱好者
 14 小时

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