Návrh Školení

Úvod do konverzačního AI a malých jazykových modelů (SLMs)

  • Základy konverzačního AI
  • Přehled SLMs a jejich výhod
  • Případové studie použití SLMs ve interaktivních aplikacích

Návrh konverzačních toků

  • Principy návrhu interakce mezi člověkem a AI
  • Vytváření angažujících a přirozených dialogů
  • Uvažování o uživatelském zážitku (UX)

Vytváření chatbotů pro zákaznickou péči

  • Použití chatbotů v zákaznické péči
  • Integrace SLMs do platform pro zákaznickou péči
  • Řešení běžných dotazů zákazníků pomocí AI

Trénování SLMs pro interakce

  • Sběr dat pro konverzační AI
  • Techniky trénování SLMs v dialogových systémech
  • Dávkové optimalizace modelů pro specifické scénáře interakce

Posouzení kvality interakce

  • Metriky pro hodnocení konverzačního AI
  • Testování uživatelů a sběr zpětné vazby
  • Iterativní vylepšování na základě hodnocení

Hlasové a multimediální interakce

  • Inkorporace rozpoznávání hlasu s SLMs
  • Návrh multimediálních interakcí (text, hlas, vizuály)
  • Případové studie hlasových asistentů a chatbotů

Personalizace a kontextová porozumění

  • Techniky pro personalizaci interakcí
  • Kontextově povědomé řízení konverzace
  • Ochrana soukromí a datová bezpečnost v personalizovaném AI

Etické zvážení a odstranění zkreslení

  • Etické rámce pro konverzační AI
  • Identifikace a eliminace zkreslení v interakcích
  • Zajištění inkluzivity a spravedlnosti ve komunikaci AI

Nasazení a škálování

  • Strategie pro nasazení systémů konverzačního AI
  • Škálovatelnost SLMs pro široké použití
  • Monitorování a udržování interakcí AI po nasazení

Závěrečný projekt

  • Identifikace potřeby konverzačního AI v zvolené doméně
  • Vývoj prototypu pomocí SLMs
  • Testování a prezentace interaktivní aplikace

Konečná hodnocení

  • Odevzdání zprávy o závěrečném projektu
  • Demonstrování funkčního systému konverzačního AI
  • Hodnocení na základě inovativnosti, uživatelské angažovanosti a technické realizace

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Základní znalost umělé inteligence a strojového učení
  • Znalost programování v jazyce Python
  • Zkušenosti s koncepty zpracování přirozeného jazyka

Cílová skupina

  • Datoví vědci
  • Inženýři strojového učení
  • Výzkumníci a vývojáři AI
  • Manažeři produktů a UX designéři
 14 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie