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課程簡介
AI 驅動型 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 和 NLG 之間的主要區別
Deep Learning NLG 技術
- Transformer 和預訓練語言模型
- 用於對話生成的訓練模型
- 處理對話中的長期依賴關係
聊天機器人框架和 NLG
- 將 NLG 與聊天機器人平臺(例如 Rasa、BotPress)集成
- 為聊天機器人生成個人化回應
- 通過情境化 AI 提高用戶參與度
用於虛擬助手的高級 NLG 模型
- 使用 GPT-3、BERT 和其他尖端模型
- 使用 AI 生成多回合對話
- 提高虛擬助理回應的流暢度和自然度
道德和實踐考慮
- AI 生成內容中的偏見以及如何減輕偏見
- 確保聊天機器人交互的透明度和可信度
- 虛擬助手的隱私和安全注意事項
NLG 系統的評估和優化
- 評估 NLG 品質:BLEU、ROUGE 和人工評估
- 針對即時應用程式優化和優化 NLG 性能
- 針對特定領域的用例調整 NLG
NLG 和 Conversational AI 的未來趨勢
- NLG 自我監督學習的新興技術
- 利用多模態 AI 進行更具互動性的對話
- 情境感知對話式 AI 的進步
總結和後續步驟
最低要求
- 對 Natural Language Processing (NLP) 概念有深入的理解
- 機器學習和 AI 模型經驗
- 熟悉 Python 程式設計
觀眾
- AI 開發人員
- 聊天機器人設計師
- 虛擬助理工程師
21 時間: