AI-Driven NLG for Chatbots and Virtual Assistants

• 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

本课程涵盖自然语言生成 （NLG） 中的高级技术，用于开发 AI 驱动的聊天机器人和虚拟助手。参与者将探索最新的 NLG 模型及其在创建更具动态性、回应性和更像人类的对话系统方面的应用。

这种讲师指导的现场培训（在线或现场）面向希望掌握用于聊天机器人和虚拟助手应用程式的 AI 驱动型 NLG 技术的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解对话式 AI 的 NLG 的核心原则。
• 利用深度学习技术增强聊天机器人对话生成。
• 将 GPT-3 等最先进的 NLG 模型整合到聊天机器人框架中。
• 应用情境化 AI 来提高对话的连贯性和流畅性。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

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