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

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