План на курса

Въведение в разговорен AI и малки езикови модели (SLM)

  • Основи на разговорен AI
  • Преглед на SLM и техните предимства
  • Случаи на използване на SLM в интерактивни приложения

Проектиране на разговорни потоци

  • Принципи на проектиране на взаимодействие човек-AI
  • Създаване на увлекателни и естествени диалози
  • Разглеждане на възможности за потребителски опит (UX)

Създаване на ботове за клиентска обслужване

  • Случаи на използване на ботове за клиентска обслужване
  • Интегриране на SLM в платформи за клиентска обслужване
  • Отговорност на общоприети клиентски запитвания с AI

Обучение на SLM за взаимодействие

  • Сбор на данни за разговорен AI
  • Техники за обучение на SLM в диалогови системи
  • Фино настройване на модели за специфични сценарии на взаимодействие

Оценяване на качеството на взаимодействие

  • Метрики за оценяване на разговорен AI
  • Тестване от потребители и събиране на обратна връзка
  • Итеративно подобряване въз основа на оценяване

Възможности за взаимодействие с глас и мултимодални взаимодействия

  • Включване на разпознаване на глас с SLM
  • Проектиране на мултимодални взаимодействия (текст, глас, визуални елементи)
  • Случаи на използване на гласови асистенти и чатботи

Персонализация и контекстуално разбиране

  • Техники за персонализация на взаимодействия
  • Обработка на контекстуално осъзнати разговори
  • Конфиденциалност и сигурност на данни в персонализиран AI

Етични разглеждания и намаляване на предразсъдъци

  • Етични рамки за разговорен AI
  • Идентифициране и намаляване на предразсъдъци в взаимодействията
  • Обеспечаване на включителност и справедливост в AI комуникации

Разработка и масовиране

  • Стратегии за разпълзване на системи за разговорен AI
  • Масовиране на SLM за широко използване
  • Мониторинг и поддържане на AI взаимодействия след разпълзване

Капитален проект

  • Идентифициране на нужда от разговорен AI в избрана област
  • Разработване на прототип с използване на SLM
  • Тестване и представяне на интерактивното приложение

Краен оценяващ тест

  • Представяне на доклад за капитален проект
  • Демонстрация на функционираща система за разговорен AI
  • Оценка въз основа на иновации, ангажираност на потребителите и техническо изпълнение

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Основни знания за изкуствен интелигент и машинно обучение
  • Умеение да програмиране на Python
  • Опит в концепции за обработка на естествен език

Целева аудитория

  • Специалисти по данни
  • Инженери по машинно обучение
  • Изследователи и разработчици в областта на AI
  • Мениджъри на продукти и дизайнери на потребителски опит
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории