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課程簡介
AI驅動的自然語言生成(NLG)簡介
- 自然語言生成(NLG)概述
- NLG在對話式AI系統中的作用
- NLU與NLG的關鍵區別
NLG的深度學習技術
- Transformers與預訓練語言模型
- 訓練對話生成模型
- 處理對話中的長期依賴關係
聊天機器人框架與NLG
- 將NLG集成到聊天機器人平臺(如Rasa、BotPress)
- 爲聊天機器人生成個性化響應
- 通過上下文AI提升用戶參與度
虛擬助手的先進NLG模型
- 使用GPT-3、BERT等前沿模型
- 生成多輪對話的AI
- 提升虛擬助手響應的流暢性和自然度
倫理與實踐考慮
- AI生成內容中的偏見及其緩解方法
- 確保聊天機器人交互的透明度和可信度
- 虛擬助手的隱私與安全考慮
NLG系統的評估與優化
- 評估NLG質量:BLEU、ROUGE與人工評估
- 爲即時應用調優和優化NLG性能
- 適應特定領域的NLG用例
NLG與對話式AI的未來趨勢
- NLG中自監督學習的新興技術
- 利用多模態AI實現更具交互性的對話
- 上下文感知對話AI的進展
總結與下一步
最低要求
- 深入瞭解自然語言處理(NLP)概念
- 具備機器學習和AI模型的經驗
- 熟悉Python編程
受衆
- AI開發者
- 聊天機器人設計師
- 虛擬助理工程師
21 時間: