Kursplan

Introduktion till AI-driven NLG

  • Översikt över generering av naturligt språk (NLG)
  • NLG:s roll i konversationsbaserade AI-system
  • Viktiga skillnader mellan NLU och NLG

Deep Learning Tekniker för NLG

  • Transformatorer och förtränade språkmodeller
  • Träningsmodeller för att skapa dialog
  • Hantera långsiktiga beroenden i konversationer

Chatbot-ramverk och NLG

  • Integrera NLG med chatbot-plattformar (t.ex. Rasa, BotPress)
  • Generera personliga svar för chatbots
  • Förbättra användarengagemanget genom kontextuell AI

Avancerade NLG-modeller för virtuella assistenter

  • Använda GPT-3, BERT och andra banbrytande modeller
  • Generera dialoger med flera turer med AI
  • Förbättra flyt och naturlighet i svar från virtuella assistenter

Etiska och praktiska överväganden

  • Partiskhet i AI-genererat innehåll och hur man kan mildra det
  • Säkerställa transparens och pålitlighet i chatbot-interaktioner
  • Sekretess- och säkerhetsöverväganden för virtuella assistenter

Utvärdering och optimering av NLG-system

  • Utvärdering av NLG-kvalitet: BLEU, ROUGE och mänsklig utvärdering
  • Finjustera och optimera NLG-prestanda för realtidsapplikationer
  • Anpassa NLG för domänspecifika användningsfall

Framtida trender inom NLG och Conversational AI

  • Nya tekniker inom självövervakad inlärning för NLG
  • Utnyttja multimodal AI för mer interaktiva konversationer
  • Framsteg inom kontextmedveten konversations-AI

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Stark förståelse för Natural Language Processing (NLP) begrepp
  • Erfarenhet av maskininlärning och AI-modeller
  • Förtrogenhet med Python programmering

Publik

  • AI-utvecklare
  • Designers av chatbotar
  • Virtuella assistentingenjörer
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier