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課程簡介
介紹
- 對話式人工智能系統概述。
- 現代對話系統的演變與組件。
設計高級對話流程
- 創建動態、上下文感知的對話。
- 處理複雜的用戶意圖和實體。
- 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。
- 實現命名實體識別(NER)和情感分析。
後端集成與數據處理
- 將機器人連接到企業級數據源和API。
- 使用數據庫和雲服務進行數據存儲與檢索。
對話式人工智能的自適應學習
- 實現用戶反饋循環和學習機制以改進交互。
- 構建自適應學習功能並評估其性能。
總結與下一步
最低要求
- 具備對話式人工智能和NLP模型的基礎知識。
- 熟悉Python等編程語言。
- 具備API集成和雲服務的基礎知識。
受衆
- 人工智能項目經理。
- 對話式人工智能開發者。
- 高級軟件工程師。
14 時間:
客戶評論 (1)
講師詳細解釋了所有概念。
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機器翻譯