Kursplan

Introduktion till AI-Driven NLG

  • Översikt över Natural Language Generation (NLG)
  • Rollen för NLG i samtalsbaserade AI-system
  • Viktiga skillnader mellan NLU och NLG

Djupinlärningstekniker för NLG

  • Transformers och förtränade språkmodeller
  • Träna modeller för dialoggenerering
  • Hantering av långsiktiga beroenden i samtal

Chatbotramverk och NLG

  • Integration av NLG med chatbotplattformar (t.ex., Rasa, BotPress)
  • Generera personliga svar för chatbots
  • Förbättra användarengagemang genom kontextuell AI

Avancerade NLG-modeller för Virtuella Assistenter

  • Användning av GPT-3, BERT och andra framkantiga modeller
  • Generering av multi-turn dialoger med AI
  • Förbättra flyt och naturlighet i svar från virtuella assistenter

Etiska och praktiska överväganden

  • Fördomar i AI-genererat innehåll och hur man motverkar det
  • Säkerställa öppenhet och pålitlighet i chatbotinteraktioner
  • Integritet och säkerhetsöverväganden för virtuella assistenter

Utvärdering och optimering av NLG-system

  • Utvärdering av NLG-kvalitet: BLEU, ROUGE och mänsklig utvärdering
  • Justering och optimering av NLG-prestanda för realtidsapplikationer
  • Anpassning av NLG för domänspecifika användningsfall

Framtidstrender i NLG och samtalsbaserad AI

  • Nykomlingstekniker inom självövervakad inlärning för NLG
  • Utnyttjande av multimodal AI för mer interaktiva samtal
  • Framsteg inom kontextmedveten samtalsbaserad AI

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Djupt förståelse för Natural Language Processing (NLP) koncept
  • Erfarenhet av maskininlärning och AI-modeller
  • Kännedom om Python-programmering

Målgrupp

  • AI-utvecklare
  • Chatbot-designers
  • Virtual assistant engineers
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier