Multimodal AI for Smart Assistants and Virtual Agents

• Podstawowe zrozumienie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
• Doświadczenie w programowaniu Python
• Znajomość interfejsów API i usług AI opartych na chmurze

Publiczność

• Projektanci produktów
• Inżynierowie oprogramowania
• Specjaliści ds. obsługi klienta

Multimodal AI przekształca wirtualnych asystentów, integrując tekst, mowę i dane wizualne w celu uzyskania bardziej naturalnych i interaktywnych doświadczeń użytkownika. Ten kurs bada, w jaki sposób inteligentni asystenci wykorzystujący sztuczną inteligencję, tacy jak ChatGPT, Google Assistant i Alexa, wykorzystują możliwości multimodalne w celu zwiększenia zaangażowania i szybkości reakcji.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych projektantów produktów, inżynierów oprogramowania i specjalistów ds. obsługi klienta, którzy chcą ulepszyć wirtualnych asystentów za pomocą multimodalnej sztucznej inteligencji.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć, w jaki sposób multimodalna sztuczna inteligencja ulepsza wirtualnych asystentów.
• Zintegrować przetwarzanie mowy, tekstu i obrazu w asystentach opartych na sztucznej inteligencji.
• Tworzyć interaktywnych agentów konwersacyjnych z funkcjami głosowymi i wizyjnymi.
• Wykorzystanie interfejsów API do rozpoznawania mowy, NLP i wizji komputerowej.
• Wdrażanie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji do obsługi klienta i interakcji z użytkownikami.

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 Multimodal AI dla inteligentnych asystentów

• Czym jest multimodalna sztuczna inteligencja?
• Zastosowania multimodalnej sztucznej inteligencji w wirtualnych asystentach
• Przegląd asystentów opartych na sztucznej inteligencji (ChatGPT, Google Assistant, Alexa itp.)

Rozumienie Speech Recognition i NLP

• Konwersja mowy na tekst i tekstu na mowę
• Natural Language Processing (NLP) dla konwersacyjnej sztucznej inteligencji
• Analiza nastrojów i rozpoznawanie intencji

Integracja Computer Vision dla inteligentnych asystentów

• Rozpoznawanie obrazów i wykrywanie obiektów
• Rozpoznawanie twarzy i wykrywanie nastrojów
• Przypadki użycia: Wirtualni agenci z możliwościami wizualnymi

Fuzja multimodalna: Łączenie głosu, tekstu i wizji

• Jak multimodalna sztuczna inteligencja przetwarza wiele danych wejściowych
• Projektowanie płynnych interakcji między modalnościami
• Studia przypadków: Wirtualni agenci wykorzystujący sztuczną inteligencję z multimodalnymi interfejsami

Tworzenie multimodalnego wirtualnego asystenta

• Konfigurowanie struktury konwersacyjnej sztucznej inteligencji
• Łączenie interfejsów API rozpoznawania mowy, NLP i wizji
• Opracowanie prototypu inteligentnego asystenta

Wdrażanie asystentów opartych na sztucznej inteligencji w rzeczywistych aplikacjach

• Integracja wirtualnych agentów ze stronami internetowymi i aplikacjami mobilnymi
• Automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji do obsługi klienta i doświadczenia użytkownika
• Monitorowanie i poprawa wydajności asystentów AI

Wyzwania i kwestie etyczne

• Prywatność i bezpieczeństwo danych w asystentach opartych na sztucznej inteligencji
• Stronniczość i uczciwość w interakcjach ze sztuczną inteligencją
• Zgodność z przepisami dla asystentów opartych na sztucznej inteligencji

Przyszłe trendy w Multimodal AI dla inteligentnych asystentów

• Postępy w modelach konwersacji opartych na sztucznej inteligencji
• Personalizacja i adaptacyjne uczenie się w wirtualnych agentach
• Ewoluująca rola sztucznej inteligencji w interakcji człowiek-komputer

Podsumowanie i kolejne kroki