Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod do konverzačního umělého inteligence (AI) a malých jazykových modelů (SLMs)
- Základy konverzačního AI
- Přehled SLMs a jejich výhod
- Případové studie použití SLMs ve interaktivních aplikacích
Navrhování konverzačních toků
- Principy návrhu lidsko-AI interakce
- Vytváření zaujatelných a přirozených dialogů
- Aspekty uživatelského zážitku (UX)
Vývoj chatbotů pro zákaznickou podporu
- Případové využití chatbotů pro zákaznickou podporu
- Integrace SLMs do platformy zákaznické podpory
- Zpracování běžných dotazů zákazníků s pomocí AI
Trénování SLM pro interakce
- Shromažďování dat pro konverzační AI
- Techniky trénování SLMs v dialogových systémech
- Finetuning modelů pro specifická interakční scénáře
Hodnocení kvality interakce
- Metriky pro hodnocení konverzačního AI
- Uživatelské testování a sběr zpětné vazby
- Iterativní úpravy na základě hodnocení
Hlasové a multimodální interakce
- Zahrnutí rozpoznávání hlasu s SLMs
- Navrhování multimodálních interakcí (text, zvuk, vizualizace)
- Případové studie asistentů s hlasovou kontrolou a chatbotů
Personalizace a kontextuální porozumění
- Techniky pro personalizaci interakcí
- Kontextová konverzační správa
- Soukromí a zabezpečení dat v personalizovaném AI
Etnické aspekty a snižování předsudků
- Etnické rámce pro konverzační AI
- Identifikace a eliminace předsudků v interakcích
- Zajištění inkluzivity a spravedlnosti ve komunikaci s pomocí umělé inteligence
Nasazení a škálování
- Strategie pro nasazování konverzačních AI systémů
- Škálování SLMs pro rozšířené použití
- Monitoring a udržování interakcí s umělou inteligencí po nasazení
Kapstone Projekt
- Identifikace potřeby konverzačního AI v vybraném oboru
- Vývoj prototypu pomocí SLMs
- Testování a prezentace interaktivní aplikace
Poslední hodnocení
- Odevzdání závěrečného sestavy kapstone projektu
- Demonstrace funkčního konverzačního AI systému
- Hodnocení na základě inovativnosti, uživatelské angažovanosti a technické realizace
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní znalost umělé inteligence a strojového učení
- Proficiency v programování Python (Poznámka: Toto slovo se často ponechává beze změny)
- Zkušenosti s koncepty zpracování přirozeného jazyka
Cílová skupina
- Datoví vědci
- Inženýři strojového učení
- Výzkumníci a vývojáři AI
- Manažeri produktů a návrháři UX
14 hodiny