打造您的第一個聊天機器人：AI 代理的實踐應用培訓
AI 代理是現代人工智慧的核心工具， 能夠在多元應用中實現自動化與互動。 建構聊天機器人， 是進入 AI 代理領域的理想起點。 本課程提供逐步指導， 涵蓋使用自然語言處理工具， 設計、建構並部署您的第一個聊天機器人的過程。
本課程為導師帶領的 live training， 提供線上或線下方式。 課程對象為初級專業人士， 旨在幫助其理解 AI 代理的運作原理， 並建構自有的互動式聊天機器人系統。
完成本培訓後，參與者將能夠：
- 了解 AI 代理的基本概念及其應用場景。
- 探索自然語言處理（NLP）的原則。
- 為聊天機器人設計對話流程。
- 使用 Python 及相關工具開發功能性聊天機器人。
- 部署聊天機器人，使其能與真實用戶互動。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量練習與實作。
- 在 live-lab 環境中進行 hands-on 實作。
課程客製化選項
- 若需為此課程申請客製化培訓，請聯絡我們以安排。
課程簡介
AI 代理与聊天機器人入門
- 什麼是 AI 代理？
- 聊天機器人類型：基於規則 vs AI 驅動
- 聊天機器人在各產業的應用
自然語言處理（NLP）基礎
- NLP 概覽及其在聊天機器人中的角色
- 分詞、詞形還原與詞根提取
- 理解意圖（intents）與實體（entities）
規劃您的聊天機器人
- 定義聊天機器人的目的與範圍
- 設計對話流程
- 建立用於聊天機器人回應的訓練數據集
開發您的第一個聊天機器人
- 設定開發環境
- 使用 Python 和 Flask 建構簡單聊天機器人
- 實作基礎 NLP 功能以支援對話
提升聊天機器人效能
- 新增回退與錯誤處理機制
- 整合外部 API 以增強回應能力
- 測試與除錯您的聊天機器人
部署您的聊天機器人
- 在本地伺服器上託管聊天機器人
- 將聊天機器人整合至通訊平台
- 確保可擴展性與效能
倫理考量與最佳實務
- 確保用戶數據隱私與安全
- 設計包容且無偏見的聊天機器人
- 維持 AI 互動中的透明度
探索進階聊天機器人多
- 使用機器學習改善對話品質
- 整合情緒分析
- 介紹如 Rasa 等進階框架
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基礎程式知識
- 熟悉 Python 語法
- 對學習 AI 技術有強烈意願
受眾對象
- AI 初學者
- 程式設計師
- 探索聊天機器人与 AI 代理的愛好者
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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