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

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák