AI-Driven NLG for Chatbots and Virtual Assistants

• 對 Natural Language Processing (NLP) 概念有深入的理解
• 機器學習和 AI 模型經驗
• 熟悉 Python 程式設計

觀眾

• AI 開發人員
• 聊天機器人設計師
• 虛擬助理工程師

本課程涵蓋自然語言生成 （NLG） 中的高級技術，用於開發 AI 驅動的聊天機器人和虛擬助手。參與者將探索最新的 NLG 模型及其在創建更具動態性、回應性和更像人類的對話系統方面的應用。

這種講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望掌握用於聊天機器人和虛擬助手應用程式的 AI 驅動型 NLG 技術的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解對話式 AI 的 NLG 的核心原則。
• 利用深度學習技術增強聊天機器人對話生成。
• 將 GPT-3 等最先進的 NLG 模型整合到聊天機器人框架中。
• 應用情境化 AI 來提高對話的連貫性和流暢性。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

AI 驅動型 NLG 簡介

• 自然語言生成 （NLG） 概述
• NLG 在對話式 AI 系統中的作用
• NLU 和 NLG 之間的主要區別

Deep Learning NLG 技術

• Transformer 和預訓練語言模型
• 用於對話生成的訓練模型
• 處理對話中的長期依賴關係

聊天機器人框架和 NLG

• 將 NLG 與聊天機器人平臺（例如 Rasa、BotPress）集成
• 為聊天機器人生成個人化回應
• 通過情境化 AI 提高用戶參與度

用於虛擬助手的高級 NLG 模型

• 使用 GPT-3、BERT 和其他尖端模型
• 使用 AI 生成多回合對話
• 提高虛擬助理回應的流暢度和自然度

道德和實踐考慮

• AI 生成內容中的偏見以及如何減輕偏見
• 確保聊天機器人交互的透明度和可信度
• 虛擬助手的隱私和安全注意事項

NLG 系統的評估和優化

• 評估 NLG 品質：BLEU、ROUGE 和人工評估
• 針對即時應用程式優化和優化 NLG 性能
• 針對特定領域的用例調整 NLG

NLG 和 Conversational AI 的未來趨勢

• NLG 自我監督學習的新興技術
• 利用多模態 AI 進行更具互動性的對話
• 情境感知對話式 AI 的進步

總結和後續步驟