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課程簡介
Large Language Models (LLMs) 簡介
- 客戶支援中的 AI 概述
- LLM的基礎
- 聊天機器人的演變:從簡單的腳本到人工智慧驅動的支援
LLM的架構
- 瞭解 LLM 的構建塊
- LLM 中的神經網路和深度學習
- 訓練 LLM:數據、演算法和計算資源
在聊天機器人中實現 LLM
- 現有系統中 LLM 的整合策略
- 設計對話流和使用者交互
- 確保上下文理解和連貫性
增強聊天機器人的回應能力
- 即時回應生成技術
- 處理併發對話
- 個人化和預測性支援
用戶體驗和介面設計
- 製作使用者友好的聊天機器人介面
- 視覺和文本提示,提高參與度
- 反饋迴圈和持續改進
道德考量與合規
- LLM 的隱私和數據安全
- 在客戶支援中合乎道德地使用人工智慧
- 遵守行業標準和法規
測試和部署
- 質量保證和測試方法
- 可伸縮性和可靠性的部署策略
- 聊天機器人系統的監控和維護
案例研究和實際應用
- 分析 LLM 聊天機器人的成功實施
- 經驗教訓和最佳做法
- 人工智慧驅動的客戶支持的未來趨勢和創新
專案與評估
- 設計和構建基於 LLM 的聊天機器人
- 同行評審和小組討論
- 最終評估和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本程式設計概念
- 建議有 Python 程式設計經驗,但不是必需的。
- 熟悉基本的機器學習概念是有益的
觀眾
- 客戶支援專業人員
- IT 專業人員
- Business 分析師
14 時間: