课程大纲

AI 驱动型 NLG 简介

  • 自然语言生成 (NLG) 概述
  • NLG 在对话式 AI 系统中的作用
  • NLU 和 NLG 之间的主要区别

Deep Learning NLG 技术

  • Transformer 和预训练语言模型
  • 用于对话生成的训练模型
  • 处理对话中的长期依赖关系

聊天机器人框架和 NLG

  • 将 NLG 与聊天机器人平台(例如 Rasa、BotPress)集成
  • 为聊天机器人生成个人化回应
  • 通过情境化 AI 提高用户参与度

用于虚拟助手的高级 NLG 模型

  • 使用 GPT-3、BERT 和其他尖端模型
  • 使用 AI 生成多回合对话
  • 提高虚拟助理回应的流畅度和自然度

道德和实践考虑

  • AI 生成内容中的偏见以及如何减轻偏见
  • 确保聊天机器人交互的透明度和可信度
  • 虚拟助手的隐私和安全注意事项

NLG 系统的评估和优化

  • 评估 NLG 品质:BLEU、ROUGE 和人工评估
  • 针对即时应用程式优化和优化 NLG 性能
  • 针对特定领域的用例调整 NLG

NLG 和 Conversational AI 的未来趋势

  • NLG 自我监督学习的新兴技术
  • 利用多模态 AI 进行更具互动性的对话
  • 情境感知对话式 AI 的进步

总结和后续步骤

要求

  • 对 Natural Language Processing (NLP) 概念有深入的理解
  • 机器学习和 AI 模型经验
  • 熟悉 Python 程式设计

观众

  • AI 开发人员
  • 聊天机器人设计师
  • 虚拟助理工程师
 21 小时

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