AI-Driven NLG for Chatbots and Virtual Assistants

• Dobre zrozumienie koncepcji Natural Language Processing (NLP)
• Doświadczenie z uczeniem maszynowym i modelami AI
• Znajomość Python programowania

Publiczność

• Programiści AI
• Projektanci chatbotów
• Inżynierowie wirtualnych asystentów

Ten kurs obejmuje zaawansowane techniki generowania języka naturalnego (NLG) do tworzenia chatbotów i wirtualnych asystentów opartych na sztucznej inteligencji. Uczestnicy zapoznają się z najnowszymi modelami NLG i ich zastosowaniami w tworzeniu bardziej dynamicznych, responsywnych i podobnych do ludzkich systemów konwersacji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować techniki NLG oparte na sztucznej inteligencji dla chatbotów i aplikacji wirtualnych asystentów.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawowe zasady NLG dla konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
• Wykorzystać techniki głębokiego uczenia się w celu usprawnienia generowania dialogów chatbota.
• Zintegrować najnowocześniejsze modele NLG, takie jak GPT-3, z ramami chatbotów.
• Zastosowanie kontekstowej sztucznej inteligencji w celu poprawy spójności i płynności konwersacji.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do NLG opartego na sztucznej inteligencji

• Przegląd generowania języka naturalnego (NLG)
• Rola NLG w konwersacyjnych systemach AI
• Kluczowe różnice między NLU a NLG

Deep Learning Techniki dla NLG

• Transformatory i wstępnie wytrenowane modele językowe
• Modele treningowe do generowania dialogów
• Obsługa długoterminowych zależności w konwersacji

Struktury chatbotów i NLG

• Integracja NLG z platformami chatbotowymi (np. Rasa, BotPress)
• Generowanie spersonalizowanych odpowiedzi dla chatbotów
• Poprawa zaangażowania użytkowników dzięki kontekstowej sztucznej inteligencji

Zaawansowane modele NLG dla wirtualnych asystentów

• Korzystanie z GPT-3, BERT i innych najnowocześniejszych modeli
• Generowanie wieloobrotowych dialogów ze sztuczną inteligencją
• Poprawa płynności i naturalności w odpowiedziach wirtualnych asystentów

Rozważania etyczne i praktyczne

• Stronniczość w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję i sposoby jej ograniczania
• Zapewnienie przejrzystości i wiarygodności w interakcjach z chatbotami
• Kwestie prywatności i bezpieczeństwa wirtualnych asystentów

Ocena i optymalizacja systemów NLG

• Ocena jakości NLG: BLEU, ROUGE i ocena ludzka
• Dostrajanie i optymalizacja wydajności NLG dla aplikacji czasu rzeczywistego
• Dostosowanie NLG do przypadków użycia specyficznych dla domeny

Przyszłe trendy w NLG i Conversational AI

• Nowe techniki samonadzorowanego uczenia się dla NLG
• Wykorzystanie multimodalnej sztucznej inteligencji do bardziej interaktywnych rozmów
• Postępy w konwersacyjnej sztucznej inteligencji uwzględniającej kontekst

Podsumowanie i kolejne kroki