Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Mesék a mesélő AI-használatáról
- Termelési áttekintése Természetes Nyelvi Generálásról (NLG)
- Az NLG szerepe beszélgetési AI-rendszerekben
- Az NLU és az NLG közöttiek kulcsfontosságú különbségek
Mélytanulási technikák NLG-hez
- Transzformátorok és előre képzett nyelvmodellek
- Modellok edzése párbeszédgenerálásra
- Hosszútávú függőségek kezelése a beszélgetésben
Chatbot keretrendszerek és NLG
- NLG-integráció chatbot platformokkal (pl. Rasa, BotPress)
- Személyre szabott válaszok generálása chatbotokhoz
- Felhasználói bekapcsolódás javítása kontextusos AI segítségével
Fejlett NLG-modellek virtuális asszisztensekhez
- GPT-3, BERT és más legújabb modellek használata
- Többszörös kerekedésű párbeszédek generálása AI-val
- Folyékonyság és természetesség javítása virtuális asszisztensek válaszában
Etikai és gyakorlati szempontok
- Előítélet az AI által generált tartalom és ennek csökkentése
- Áttetszőség és bizalmaság biztosítása a chatbot interakciókban
- Adatvédelem és biztonsági szempontok virtuális asszisztensekhez
NLG-rendszerek értékelése és optimalizálása
- NLG minőség értékelése: BLEU, ROUGE és emberi értékelés
- NLG teljesítmény finomhangolása és optimalizálása valós idejű alkalmazásokra
- NLG alkalmazása terület-specifikus használati esetekhez
Jövőbeli trendek NLG-ben és beszélgetési AI-ben
- Új technikák önálló tanuló tanuláshoz NLG-hez
- Túlterhelő AI használata interaktívabb beszélgetésekhez
- Fejlődés kontextusos beszélgetési AI-ben
Összegzés és következő lépések
Követelmények
- Mélyreható ismerete a Természetes Nyelvi Feldolgozás (NLP) fogalmaiknak
- Tapasztalat a gépi tanulással és AI modellekkel
- Ismerős Python programozással
Audience
- AI-fejlesztők
- Chatbot-tervezők
- Virtuális asszisztens mérnökök
21 Órák