Cảm ơn bạn đã gửi yêu cầu! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Cảm ơn bạn đã gửi đặt chỗ! Một thành viên trong đội ngũ của chúng tôi sẽ liên hệ với bạn ngay lập tức.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về NLG Dứa trên Trí tuệ nhân tưởng
- Tổng quan về sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG)
- Vai trò của NLG trong các hệ thống AI trò chuyện
- Các điểm khác biệt chính giữa NLU và NLG
Kỹ thuật học sâu cho NLG
- Transformers và mô hình ngôn ngữ được huấn luyện sẵn
- Huấn luyện mô hình cho sinh đối thoại
- Xử lý các phụ thuộc dài hạn trong cuộc trò chuyện
Cấu trúc chatbot và NLG
- Tích hợp NLG với các nền tảng chatbot (ví dụ: Rasa, BotPress)
- Sinh các câu trả lời tùy chỉnh cho chatbot
- Cải thiện sự tham gia của người dùng thông qua AI ngữ cảnh
Các mô hình NLG nâng cao cho trợ lý ảo
- Sử dụng GPT-3, BERT, và các mô hình tiên tiến khác
- Sinh các cuộc đối thoại nhiều lượt với AI
- Cải thiện sự mượt mà và tự nhiên trong các phản hồi của trợ lý ảo
Các vấn đề đạo đức và thực tế
- Sự thiên vị trong nội dung AI sinh ra và cách giảm bớt nó
- Đảm bảo tính minh bạch và tin cậy trong các tương tác chatbot
- Các vấn đề về bảo mật và an ninh cho trợ lý ảo
Đánh giá và tối ưu hóa các hệ thống NLG
- Đánh giá chất lượng NLG: BLEU, ROUGE, và đánh giá con người
- Điều chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất NLG cho các ứng dụng thời gian thực
- Thích nghi NLG cho các trường hợp sử dụng cụ thể của lĩnh vực
Xu hướng tương lai của NLG và AI trò chuyện
- Các kỹ thuật mới nổi trong tự học giám sát cho NLG
- Tận dụng AI đa phương thức cho các cuộc trò chuyện tương tác hơn
- Các tiến bộ trong AI trò chuyện nhận thức ngữ cảnh
Tóm lũy và các bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu rõ về các khái niệm về Xử lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP)
- Kiện thức về máy học và mô hình trí tuệ nhân tạo
- Thông thạo lập trình Python
Đối tượng
- Nhà phát triển trí tuệ nhân tạo
- Nhà thiết kế chatbot
- Kỹ sư trợ lý ảo
21 Giờ học
