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

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