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

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