Kurzusleírás

Bevezetés az AI-Alapú NLG-be

  • A Természetes Nyelvgenerálás (NLG) áttekintése
  • A NLG szerepe a beszélgető mesterséges intelligencia rendszerekben
  • A NLU és NLG közötti főbb különbségek

Mélytanulási Technikák a NLG-hez

  • Transzformerek és előre betanított nyelvi modellek
  • Modellek betanítása párbeszéd-generáláshoz
  • Hosszú távú függőségek kezelése a beszélgetésekben

Chatbot Keretrendszerek és NLG

  • NLG integrálása chatbot platformokkal (pl. Rasa, BotPress)
  • Személyre szabott válaszok generálása chatbotok számára
  • Felhasználói részvétel javítása kontextuális AI segítségével

Fejlett NLG Modellek Virtuális Asszisztensekhez

  • GPT-3, BERT és egyéb csúcstechnológiájú modellek használata
  • Többszörös fordulatos párbeszédgenerálás AI-val
  • A virtuális asszisztensek válaszainak folyékonyságának és természetességének javítása

Etikai és Gyakorlati Megfontolások

  • Elfogultság az AI által generált tartalmakban és ennek csökkentése
  • Transzparencia és megbízhatóság biztosítása chatbot interakciókban
  • Adatvédelem és biztonsági szempontok virtuális asszisztensek esetében

NLG Rendszerek Értékelése és Optimalizálása

  • NLG minőségének értékelése: BLEU, ROUGE és emberi értékelés
  • NLG teljesítmény finomhangolása és optimalizálása valós idejű alkalmazásokhoz
  • NLG adaptálása területspecifikus használati esetekhez

Jövőbeli Trendek a NLG és a Beszélgető Mesterséges Intelligencia Területén

  • Új technikák az önszerveződő tanulásban a NLG területén
  • Multimodális AI felhasználása interaktívabb beszélgetésekhez
  • Fejlesztések a kontextusérzékeny beszélgető mesterséges intelligenciában

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Mélyreható ismeret a Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP) alapelveiről
  • Tapasztalat gépi tanulási és AI modellek terén
  • Ismeret a Python programozásban

Célközönség

  • AI fejlesztők
  • Chatbot tervezők
  • Virtuális asszisztens mérnökök
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák