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:

人數


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