Schița de curs

Introducere în AI Conversațional și Modele Lingvistice Mici (SLMs)

  • Noțiuni de bază ale AI conversațional
  • Prezentare generală a SLMs și avantajele acestora
  • Studii de caz ale SLMs în aplicații interactive

Proiectarea Fluxurilor Conversaționale

  • Principii de proiectare a interacțiunilor uman-AI
  • Crearea de dialoguri naturale și captivante
  • Considerații privind experiența utilizatorului (UX)

Construirea Roboților pentru Servicii Clienți

  • Cazuri de utilizare pentru roboții de servicii clienți
  • Integrarea SLMs în platformele de servicii clienți
  • Gestionarea cerințelor comune ale clienților cu AI

Antrenarea SLMs pentru Interacțiuni

  • Colectarea datelor pentru AI conversațional
  • Tehnici de antrenare a SLMs în sisteme de dialog
  • Reglarea fină a modelelor pentru scenarii specifice de interacțiune

Evaluarea Calității Interacțiunilor

  • Metrici pentru evaluarea AI conversațional
  • Testarea utilizatorilor și colectarea feedback-ului
  • Îmbunătățirea iterativă bazată pe evaluare

Interacțiuni Vocal Activate și Multimodale

  • Încorporarea recunoașterii vocale cu SLMs
  • Proiectarea interacțiunilor multimodale (text, voce, imagini)
  • Studii de caz ale asistenților vocali și chatbot-urilor

Personalizare și Înțelegere Contextuală

  • Tehnici de personalizare a interacțiunilor
  • Gestionarea conversațiilor bazate pe context
  • Confidențialitate și securitatea datelor în AI personalizat

Considerații Etici și Mitigarea Părtinirilor

  • Cadre etice pentru AI conversațional
  • Identificarea și mitigarea părtinirilor în interacțiuni
  • Asigurarea incluziunii și echității în comunicarea AI

Implementare și Scalare

  • Strategii pentru implementarea sistemelor de AI conversațional
  • Scalarea SLMs pentru utilizare pe scară largă
  • Monitorizarea și întreținerea interacțiunilor AI după implementare

Proiect Final

  • Identificarea unei nevoi de AI conversațional într-un domeniu ales
  • Dezvoltarea unui prototip folosind SLMs
  • Testarea și prezentarea aplicației interactive

Evaluare Finală

  • Prezentarea unui raport al proiectului final
  • Demonstrarea unui sistem funcțional de AI conversațional
  • Evaluarea bazată pe inovație, angajamentul utilizatorilor și execuția tehnică

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere de bază a Inteligenței Artificiale și a Machine Learning
  • Cunoaștere avansată a programării în Python
  • Experiență în concepte de Procesare a Limbajului Natural

Publicul țintă

  • Specialiști în știința datelor
  • Ingineri de machine learning
  • Cercetători și developeri AI
  • Manageri de produs și designeri UX
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite