感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订!我们的团队成员将很快与您联系。
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
客户评论 (1)
The detail in which the instructor explained all the concepts.