Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie

  • Przegląd systemów Sztucznej Inteligencji Konwersacyjnej
  • Ewolucja i komponenty współczesnych systemów konwersacyjnych

Projektowanie zaawansowanych przepływów konwersacyjnych

  • Tworzenie dynamicznych, świadomych kontekstu dialogów
  • Obsługa złożonych intencji i encji użytkowników
  • Budowanie i testowanie adaptacyjnych scenariuszy konwersacyjnych

Zaawansowane techniki NLP

  • Wstępne trenowanie i dostrajanie dużych modeli językowych
  • Implementacja rozpoznawania nazwanych encji (NER) i analizy sentymentu

Przetwarzanie wielojęzyczne i międzyjęzykowe

  • Strategie wspierania wielu języków w jednym projekcie
  • Integracja i testowanie NER oraz analizy sentymentu w bota konwersacyjnego

Integracja backendu i zarządzanie danymi

  • Łączenie botów z źródłami danych i API na poziomie przedsiębiorstwa
  • Wykorzystanie baz danych i usług w chmurze do przechowywania i pobierania danych

Zagadnienia bezpieczeństwa i zgodności

  • Zapewnienie prywatności danych, szyfrowania i bezpiecznych interakcji z użytkownikami
  • Rozwijanie połączeń API i implementacja protokołów bezpieczeństwa danych

Projektowanie interfejsów zorientowanych na użytkownika

  • Poprawa doświadczenia użytkownika poprzez interakcje głosowe i wizualne

Adaptacyjne uczenie dla Sztucznej Inteligencji Konwersacyjnej

  • Implementacja pętli sprzężenia zwrotnego od użytkowników i mechanizmów uczenia w celu poprawy interakcji
  • Budowanie funkcji adaptacyjnego uczenia i ocena ich wydajności

Zarządzanie projektami Sztucznej Inteligencji Konwersacyjnej

  • Techniki zarządzania projektami Agile specyficzne dla projektów AI
  • Definiowanie KPI i metryk sukcesu dla projektów konwersacyjnych

Strategie testowania i optymalizacji

  • Ciągłe frameworki testowania dla Sztucznej Inteligencji Konwersacyjnej
  • Monitorowanie, analityka i udoskonalanie modeli po wdrożeniu
  • Przeprowadzanie testów wydajnościowych i rutyn optymalizacyjnych

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowe zrozumienie Sztucznej Inteligencji Konwersacyjnej i modeli NLP
  • Doświadczenie w programowaniu w językach takich jak Python
  • Podstawowa wiedza na temat integracji API i usług w chmurze

Grupa docelowa

  • Kierownicy projektów AI
  • Programiści Sztucznej Inteligencji Konwersacyjnej
  • Starszy inżynierowie oprogramowania
 35 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie