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课程大纲
介绍
- 对话式人工智能系统概述。
- 现代对话系统的演变与组件。
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。
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。
对话式人工智能的自适应学习
- 实现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。
总结与下一步
要求
- 具备对话式人工智能和NLP模型的基础知识。
- 熟悉Python等编程语言。
- 具备API集成和云服务的基础知识。
受众
- 人工智能项目经理。
- 对话式人工智能开发者。
- 高级软件工程师。
14 小时
客户评论 (1)
The detail in which the instructor explained all the concepts.