Advanced Conversational AI - 5 days

• 對對話式 AI 和 NLP 模型的基本理解
• 使用程式設計語言的經驗，例如 Python
• 具備 API 集成和雲端服務的基本知識

觀眾

• AI 項目經理
• Conversational AI 開發人員
• 高級軟體工程師

Conversational AI 是指使計算機能夠類比和參與類似人類的對話的技術。這些系統使用高級自然語言處理 （NLP）、機器學習和 AI 演算法，以對話方式理解、處理和回應用戶輸入。

此講師指導的即時培訓（在線或現場）面向高級 Conversational AI 開發人員，他們希望獲得實踐經驗以及開發、管理和優化複雜的對話式 AI 專案所需的高級技能。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 掌握對話式 AI 的高級設計和開發原則。
• 通過自適應學習實現強大的對話流。
• 將 AI 模型與各種企業級系統整合。
• 確保為 AI 驅動型專案制定有效的專案管理和生命週期策略。
• 根據用戶反饋和數據分析評估和優化對話模型。

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。

介紹

• Conversational AI 系統概述
• 現代對話系統的演變和元件

設計高級對話流

• 創建動態的上下文感知對話
• 處理複雜的使用者intent和實體
• 構建和測試自適應對話場景

高級 NLP 技術

• 預訓練和微調大型語言模型
• 實施命名實體識別 （NER） 和情感分析

多語言和跨語言處理

• 在一個專案中支援多種語言的策略
• 在對話機器人中集成和測試 NER 和情緒分析

後端集成和數據處理

• 將機器人連接到企業級數據源和 API
• 使用資料庫和雲服務進行數據存儲和檢索

安全性和合規性注意事項

• 確保數據隱私、加密和安全的使用者交互
• 開發 API 連接並實施數據安全協定

設計以使用者為中心的介面

• 通過語音和視覺交互增強用戶體驗

自適應學習 Conversational AI

• 實施用戶反饋迴圈和學習機制以改善交互
• 構建自適應學習功能並評估其性能

管理 Conversational AI 專案

• Agile 特定於 AI 專案的專案管理技術
• 定義對話專案的 KPI 和成功指標

測試和優化策略

• 對話式 AI 的持續測試框架
• 部署後監控、分析和優化模型
• 執行性能測試和優化例程

總結和後續步驟