Kurzusleírás

Bevezetés a Large Language Models (LLMs)-ba

  • Az AI áttekintése az ügyfélszolgálatban
  • Az LLM-ek alapjai
  • A chatbotok fejlődése: az egyszerű szkriptektől az AI-vezérelt támogatásig

Az LLM-ek felépítése

  • Az LLM-ek építőköveinek megértése
  • Neurális hálózatok és mély tanulás az LLM-ekben
  • LLM-ek képzése: adatok, algoritmusok és számítási erőforrások

LLM-ek megvalósítása a Chatbotokban

  • Integrációs stratégiák LLM-ek számára a meglévő rendszerekben
  • Beszélgetési folyamatok és felhasználói interakciók tervezése
  • A kontextuális megértés és koherencia biztosítása

A Chatbot válaszkészségének javítása

  • A valós idejű válaszgenerálás technikái
  • Egyidejű beszélgetések kezelése
  • Személyre szabás és prediktív támogatás

Felhasználói élmény és felülettervezés

  • Felhasználóbarát chatbot felületek kialakítása
  • Vizuális és szöveges jelzések a jobb elkötelezettség érdekében
  • Visszacsatolási hurkok és folyamatos fejlesztés

Etikai megfontolások és megfelelés

  • Adatvédelem és adatbiztonság az LLM-ekkel
  • Az AI etikus használata az ügyfélszolgálatban
  • Az ipari szabványok és előírások betartása

Tesztelés és telepítés

  • Minőségbiztosítási és vizsgálati módszerek
  • Telepítési stratégiák a skálázhatóság és a megbízhatóság érdekében
  • Chatbot rendszerek felügyelete és karbantartása

Esettanulmányok és valós alkalmazások

  • Az LLM chatbotok sikeres implementációinak elemzése
  • Tanulságok és legjobb gyakorlatok
  • Jövőbeli trendek és innovációk az AI-vezérelt ügyfélszolgálatban

Projekt és értékelés

  • LLM alapú chatbot tervezése és építése
  • Peer értékelések és csoportos beszélgetések
  • Végső értékelés és visszajelzés

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az alapvető programozási fogalmak megértése
  • Python programozási tapasztalat ajánlott, de nem kötelező.
  • Az alapvető gépi tanulási koncepciók ismerete előnyös

Közönség

  • Ügyfélszolgálati szakemberek
  • IT szakemberek
  • Business elemzők
 14 Hours

Résztvevők száma



Ár per résztvevő

Rokon tanfolyam

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 Hours

LangChain Fundamentals

14 Hours

Introduction to Google Gemini AI

14 Hours

Google Gemini AI for Content Creation

14 Hours

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 Hours

Google Gemini AI for Data Analysis

21 Hours

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 Hours

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 Hours

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 Hours

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 Hours

LLMs for Business Intelligence

14 Hours

LLMs for Content Generation

14 Hours

LLMs for Code Generation and Documentation

14 Hours

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 Hours

LLMs for Personalized Education

14 Hours

Rokon kategóriák