Building Intelligent Voice Assistants with AI

• 了解RESTful API和JSON
• 至少熟悉一種程式語言（例如Python或JavaScript）
• 熟悉自然語言處理概念

目標受眾

• 軟體開發人員
• 從事語音介面設計的UX設計師
• Conversational AI團隊，專注於虛擬助理開發

語音助手平台如Amazon Alexa、Google Dialogflow和Rasa，提供了強大的框架，用於開發智能語音驅動的應用，適用於公共和內部使用場景。

這門由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級開發人員和設計團隊，他們希望構建、訓練和部署對話式語音界面，通過語音自動化工作流程並自然支持用戶。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計語音用戶界面的對話流程和交互模型。
• 使用Dialogflow、Alexa等工具以及Rasa等開源框架開發語音助手。
• 將助手與後端API、數據庫和第三方服務集成。
• 將助手部署到智能設備或基於網頁的語音apps。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實驗室環境中進行動手實踐。

課程定制選項

• 如需定制此課程的培訓，請聯繫我們安排。

介紹Conversational AI

• 語音助手的歷史與演變
• 關鍵組件：ASR、NLU、對話Management、TTS
• 主要平台概覽：Alexa、Google Assistant、Rasa

設計語音介面

• 對話式UX的原則
• 意圖建模與實體提取
• 語音設計工具與流程圖繪製

使用Dialogflow和Alexa開發

• Dialogflow代理、意圖與webhook實現
• Alexa Skills：意圖、插槽、語音模型與端點整合
• 多輪對話與會話管理

使用Rasa構建語音助手

• Rasa架構：NLU、Core與Actions
• 訓練數據與領域配置
• 自定義動作、表單與上下文對話

整合語音助手

• APIs與webhook後端服務
• 連接CRM、數據庫與外部apps
• 語音助手在Web apps、IoT與移動設備中的應用

測試、部署與優化

• 語音交互的模擬器與測試案例
• 監控使用情況與調試對話
• 部署到Google Assistant、Alexa設備或私有平台

安全性、合規性與可擴展性

• 語音助手的用戶認證與授權
• 數據隱私、GDPR與審計追踪
• 語音apps的版本控制與CI/CD管道

總結與下一步