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课程大纲
介绍
- 对话式AI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和检索
对话式AI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
- 对话式AI和NLP模型的基础理解
- 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
14 小时
客户评论 (1)
The detail in which the instructor explained all the concepts.