感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订!我们的团队成员将很快与您联系。
课程大纲
AI驱动的自然语言生成(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与NLG的关键区别
NLG的深度学习技术
- Transformers与预训练语言模型
- 训练对话生成模型
- 处理对话中的长期依赖关系
聊天机器人框架与NLG
- 将NLG集成到聊天机器人平台(如Rasa、BotPress)
- 为聊天机器人生成个性化响应
- 通过上下文AI提升用户参与度
虚拟助手的先进NLG模型
- 使用GPT-3、BERT等前沿模型
- 生成多轮对话的AI
- 提升虚拟助手响应的流畅性和自然度
伦理与实践考虑
- AI生成内容中的偏见及其缓解方法
- 确保聊天机器人交互的透明度和可信度
- 虚拟助手的隐私与安全考虑
NLG系统的评估与优化
- 评估NLG质量:BLEU、ROUGE与人工评估
- 为实时应用调优和优化NLG性能
- 适应特定领域的NLG用例
NLG与对话式AI的未来趋势
- NLG中自监督学习的新兴技术
- 利用多模态AI实现更具交互性的对话
- 上下文感知对话AI的进展
总结与下一步
要求
- 深入了解自然语言处理(NLP)概念
- 具备机器学习和AI模型的经验
- 熟悉Python编程
受众
- AI开发者
- 聊天机器人设计师
- 虚拟助理工程师
21 小时