课程大纲

介绍

  • 对话式AI系统概述
  • 现代对话系统的演进与组件

设计高级对话流程

  • 创建动态、上下文感知的对话
  • 处理复杂的用户意图和实体
  • 构建和测试自适应对话场景

高级NLP技术

  • 预训练和微调大型语言模型
  • 实现命名实体识别(NER)和情感分析

多语言与跨语言处理

  • 在一个项目中支持多种语言的策略
  • 在对话机器人中集成和测试NER与情感分析

后端集成与数据处理

  • 将机器人连接到企业级数据源和API
  • 使用数据库和云服务进行数据存储与检索

安全与合规考虑

  • 确保数据隐私、加密和安全的用户交互
  • 开发API连接并实施数据安全协议

设计以用户为中心的界面

  • 通过语音和视觉交互增强用户体验

对话式AI的自适应学习

  • 实施用户反馈循环和学习机制以改进交互
  • 构建自适应学习功能并评估其性能

管理对话式AI项目

  • 适用于AI项目的敏捷项目管理技术
  • 定义对话项目的关键绩效指标(KPI)和成功指标

测试与优化策略

  • 对话式AI的持续测试框架
  • 部署后的监控、分析和模型优化
  • 进行性能测试和优化流程

总结与下一步

要求

  • 对对话式AI和NLP模型的基本理解
  • 具备Python等编程语言的经验
  • API集成和云服务的基础知识

受众

  • AI项目经理
  • 对话式AI开发者
  • 高级软件工程师
 35 小时

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