Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về NLG dựa trên AI
- Tổng quan về Natural Language Generation (NLG)
- Vai trò của NLG trong các hệ thống AI hội thoại
- Sự khác biệt chính giữa NLU và NLG
Deep Learning Kỹ thuật cho NLG
- Transformers và các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trước
- Huấn luyện mô hình để tạo hội thoại
- Xử lý các phụ thuộc dài hạn trong cuộc trò chuyện
Các Framework Chatbot và NLG
- Tích hợp NLG với các nền tảng chatbot (ví dụ: Rasa, BotPress)
- Tạo các phản hồi được cá nhân hóa cho chatbot
- Cải thiện mức độ tương tác của người dùng thông qua AI theo ngữ cảnh
Các Mô hình NLG Nâng cao cho Trợ lý Ảo
- Sử dụng GPT-3, BERT và các mô hình tiên tiến khác
- Tạo các cuộc đối thoại nhiều lượt với AI
- Cải thiện tính trôi chảy và tự nhiên trong các phản hồi của trợ lý ảo
Các Vấn đề Đạo đức và Thực tiễn
- Thiên kiến trong nội dung do AI tạo ra và cách giảm thiểu
- Đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy trong tương tác chatbot
- Các cân nhắc về quyền riêng tư và bảo mật cho trợ lý ảo
Đánh giá và Tối ưu hóa Hệ thống NLG
- Đánh giá chất lượng NLG: BLEU, ROUGE và đánh giá của con người
- Tinh chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất NLG cho các ứng dụng thời gian thực
- Thích ứng NLG cho các trường hợp sử dụng cụ thể theo miền
Xu hướng Tương lai trong NLG và Conversational AI
- Các kỹ thuật mới nổi trong học tự giám sát cho NLG
- Tận dụng AI đa phương thức để có các cuộc trò chuyện tương tác hơn
- Tiến bộ trong AI hội thoại nhận biết ngữ cảnh
Tóm tắt và Các Bước Tiếp theo
Requirements
- Hiểu biết vững chắc về Natural Language Processing (NLP) khái niệm
- Có kinh nghiệm với học máy và các mô hình AI
- Làm quen với lập trình Python
Đối tượng
- Nhà phát triển AI
- Nhà thiết kế chatbot
- Kỹ sư trợ lý ảo
21 Hours
