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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