Đề cương khóa học

Giới thiệu về Large Language Models (LLMs)

  • Tổng quan về AI trong hỗ trợ khách hàng
  • Các nguyên tắc cơ bản của LLM
  • Sự phát triển của chatbot: từ các script đơn giản đến hỗ trợ dựa trên AI

Kiến trúc của LLM

  • Hiểu các khối xây dựng của LLM
  • Mạng nơ-ron và học sâu trong LLM
  • Huấn luyện LLM: dữ liệu, thuật toán và nguồn lực tính toán

Triển khai LLM trong Chatbot

  • Chiến lược tích hợp LLM vào các hệ thống hiện có
  • Thiết kế luồng hội thoại và tương tác người dùng
  • Đảm bảo hiểu và mạch lạc theo ngữ cảnh

Nâng cao khả năng phản hồi của Chatbot

  • Kỹ thuật tạo phản hồi theo thời gian thực
  • Xử lý các cuộc hội thoại đồng thời
  • Cá nhân hóa và hỗ trợ dự đoán

Trải nghiệm người dùng và thiết kế giao diện

  • Xây dựng giao diện chatbot thân thiện với người dùng
  • Các dấu hiệu trực quan và văn bản để tăng cường tương tác
  • Vòng phản hồi và cải tiến liên tục

Các cân nhắc về đạo đức và tuân thủ

  • Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu với LLM
  • Sử dụng AI một cách có đạo đức trong hỗ trợ khách hàng
  • Tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định của ngành

Kiểm thử và triển khai

  • Đảm bảo chất lượng và phương pháp kiểm thử
  • Chiến lược triển khai để mở rộng và độ tin cậy
  • Giám sát và bảo trì hệ thống chatbot

Nghiên cứu điển hình và ứng dụng thực tế

  • Phân tích các triển khai chatbot LLM thành công
  • Bài học kinh nghiệm và các thực tiễn tốt nhất
  • Xu hướng và đổi mới trong tương lai trong hỗ trợ khách hàng dựa trên AI

Dự án và đánh giá

  • Thiết kế và xây dựng chatbot dựa trên LLM
  • Đánh giá ngang hàng và thảo luận nhóm
  • Đánh giá cuối cùng và phản hồi

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết về các khái niệm lập trình cơ bản
  • Có kinh nghiệm với lập trình Python là một lợi thế, nhưng không bắt buộc
  • Làm quen với các khái niệm học máy cơ bản là hữu ích

Đối tượng

  • Chuyên viên hỗ trợ khách hàng
  • Chuyên gia IT
  • Nhà phân tích Business
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories