Advanced Conversational AI - 2 days

• Podstawowe zrozumienie konwersacyjnej sztucznej inteligencji i modeli NLP
• Doświadczenie z językami programowania, takimi jak Python
• Podstawowa wiedza na temat integracji API i usług w chmurze

Publiczność

• Kierownicy projektów AI
• Programiści Conversational AI
• Starsi inżynierowie oprogramowania

Conversational AI odnosi się do technologii, które umożliwiają komputerom symulowanie i angażowanie się w rozmowy podobne do ludzkich. Systemy te wykorzystują zaawansowane przetwarzanie języka naturalnego (NLP), uczenie maszynowe i algorytmy sztucznej inteligencji do rozumienia, przetwarzania i reagowania na dane wejściowe użytkownika w sposób konwersacyjny.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów na poziomie zaawansowanym Conversational AI, którzy chcą zdobyć praktyczne doświadczenie z zaawansowanymi umiejętnościami niezbędnymi do opracowywania, zarządzania i optymalizacji zaawansowanych projektów konwersacyjnej sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Projektować i rozwijać zaawansowane rozwiązania konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
• Wdrożyć adaptacyjne uczenie się dla modeli konwersacyjnych.
• Zintegrować modele AI z różnymi systemami na poziomie przedsiębiorstwa.
• Skutecznie optymalizować i zarządzać projektami AI.

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

• Przegląd systemów Conversational AI
• Ewolucja i komponenty nowoczesnych systemów konwersacyjnych

Projektowanie zaawansowanych przepływów konwersacyjnych

• Tworzenie dynamicznych, kontekstowych dialogów
• Obsługa złożonych intencji i jednostek użytkownika
• Tworzenie i testowanie adaptacyjnych scenariuszy konwersacji

Zaawansowane techniki NLP

• Wstępne szkolenie i dostrajanie dużych modeli językowych
• Wdrażanie rozpoznawania encji nazwanych (NER) i analizy nastrojów

Integracja backendu i obsługa danych

• Łączenie botów ze źródłami danych i interfejsami API na poziomie przedsiębiorstwa
• Korzystanie z baz danych i usług w chmurze do przechowywania i wyszukiwania danych

Adaptacyjne uczenie się dla Conversational AI

• Wdrażanie pętli informacji zwrotnych od użytkowników i mechanizmów uczenia się w celu poprawy interakcji
• Tworzenie funkcji adaptacyjnego uczenia się i ocena ich wydajności

Podsumowanie i kolejne kroki