Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
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
Opinie uczestników (1)
praktyczna wiedza