下一代AI助手:從設計到部署培訓
下一代AI助手是智能、對話式且具備上下文感知能力的虛擬助手,它們利用NLP、多模態AI和先進的設計原則,提供無縫的用戶交互體驗。
本課程爲講師主導的培訓(線上或線下),面向初級到中級水平的AI開發者和UI/UX設計師,旨在幫助他們學習如何構建、優化和部署AI驅動的虛擬助手。
通過本培訓,參與者將能夠:
- 設計有效的對話式AI工作流和UI/UX界面。
- 實現AI驅動的自然語言處理(NLP)模型。
- 將AI助手與API和第三方平臺集成。
- 部署和維護AI助手以應用於實際場景。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
AI助手簡介
- 對話式AI和虛擬助手概述。
- AI驅動的人機交互趨勢。
- 跨行業的應用案例。
對話式AI設計與UI/UX
- 以人爲中心的AI設計原則。
- 構建聊天機器人流程和用戶交互映射。
- 使用Figma或類似工具原型設計AI助手界面。
自然語言處理(NLP)與上下文感知
- 理解NLP模型(transformers、embeddings、意圖識別)。
- 實體提取和對話中的上下文保留。
- 處理多輪對話和上下文理解。
使用開發框架構建AI助手
- 選擇合適的開發框架:Dialogflow、Rasa、OpenAI API。
- 實現AI驅動的對話流程。
- 集成語音轉文本和文本轉語音功能。
集成與API連接
- 將AI助手與外部API和數據庫連接。
- 集成到消息平臺(Slack、WhatsApp等)。
- AI助手的安全最佳實踐。
部署與維護
- 在雲平臺上託管AI助手。
- 使用分析工具監控和優化性能。
- 持續模型更新和微調策略。
實際項目實現
- 構建功能齊全的AI助手原型。
- 測試、調試並針對真實用戶進行優化。
- 最終部署與未來改進。
總結與下一步
最低要求
- 對人工智能和機器學習概念有基本瞭解。
- 至少熟悉一種編程語言(Python、JavaScript等)。
- 熟悉UI/UX設計原則(針對設計師)。
受衆
- AI開發者。
- UI/UX設計師。
- 對話式AI愛好者。
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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- 在複雜環境中優化代理行爲、安全性和可靠性。
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課程形式
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- 爲代理實施企業身份和權限模型。
- 通過結構化日誌、指標和跟蹤實現可觀測性。
- 應用合規控制以符合監管框架。
- 審計代理活動並維護安全的會話級控制。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 使用AWS安全和監控工具進行實踐操作。
- 在受監管的企業環境中進行案例研究。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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14 時間:本課程爲講師指導的培訓(線上或線下),面向中級軟件開發人員和工程團隊,旨在幫助他們使用Mastra構建可擴展、可觀察的AI系統。
通過本培訓,學員將能夠:
- 理解Mastra的架構及其如何與LLM和外部API集成。
- 使用TypeScript設計和實現AI代理和工作流程。
- 使用Mastra的可觀察性和內存工具監控和提升代理性能。
- 利用Mastra的框架功能部署生產就緒的AI應用。
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- 應用調試技術,識別並糾正代理行爲問題。
- 使用結構化指標、基準和質量評分評估代理。
- 實施工具和工作流程,跟蹤可靠性、漂移和幻覺。
- 設計QA策略,確保持續且可預測的代理性能。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 實際操作調試與評估練習。
- 使用可觀測性工具進行代理行爲的即時實驗室分析。
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- 可根據要求安排定製的可靠性測試場景和行業特定的QA方法。
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- 可根據要求定製主題、動手實驗或行業特定場景。
Mastra工作流自動化與多代理編排
21 時間:Mastra是一個框架,能夠在分佈式系統中實現複雜的工作流自動化和多個AI代理的協調。
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- 互動講座與討論。
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14 時間:Google Antigravity是一個以代理爲中心的開發平臺,用於編排、監督和協調AI驅動的編碼和自動化工作流程。
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- 實施驗證策略,確保代理操作透明且可審計。
- 優化多代理協作,以應對複雜的開發和運維任務。
課程形式
- 引導式演示和實際操作示範。
- 基於真實工作流程挑戰的場景練習。
- 在Antigravity工作空間中進行動手實驗。
課程定製選項
- 如需定製本課程,請聯繫我們討論定製選項。
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