Kursplan

Introduksjon til Conversational AI og små språkmodeller (SLM)

  • Grunnleggende om konversasjons-AI
  • Oversikt over SLM-er og deres fordeler
  • Kasusstudier av SLM-er i interaktive applikasjoner

Designe samtaleflyter

  • Prinsipper for menneske-AI-interaksjonsdesign
  • Lage engasjerende og naturlige dialoger
  • Hensyn til brukeropplevelse (UX).

Bygge kundeserviceboter

  • Brukssaker for kundeserviceroboter
  • Integrering av SLM-er i kundeserviceplattformer
  • Håndtere vanlige kundehenvendelser med AI

Trening av SLM-er for interaksjon

  • Datainnsamling for konversasjons-AI
  • Treningsteknikker for SLM i dialogsystemer
  • Finjustere modeller for spesifikke interaksjonsscenarier

Evaluering av interaksjonskvalitet

  • Beregninger for å vurdere konversasjons-AI
  • Brukertesting og tilbakemeldingsinnsamling
  • Iterativ forbedring basert på evaluering

Stemmeaktiverte og multimodale interaksjoner

  • Inkorporerer stemmegjenkjenning med SLM-er
  • Designe multimodale interaksjoner (tekst, stemme, visuelle bilder)
  • Kasusstudier av taleassistenter og chatbots

Personalisering og kontekstuell forståelse

  • Teknikker for å tilpasse interaksjoner
  • Kontekstbevisst samtalehåndtering
  • Personvern og datasikkerhet i personlig AI

Etiske hensyn og skjevhetsbegrensning

  • Etiske rammer for samtale-AI
  • Identifisere og dempe skjevheter i interaksjoner
  • Sikre inkludering og rettferdighet i AI-kommunikasjon

Utrulling og skalering

  • Strategier for distribusjon av konversasjons-AI-systemer
  • Skalering av SLM-er for utbredt bruk
  • Overvåking og vedlikehold av AI-interaksjoner etter distribusjon

Capstone-prosjektet

  • Identifisere et behov for samtale-AI i et valgt domene
  • Utvikle en prototype ved hjelp av SLM-er
  • Testing og presentasjon av den interaktive applikasjonen

Sluttvurdering

  • Innlevering av en sluttsteinsprosjektrapport
  • Demonstrasjon av et funksjonelt konversasjons-AI-system
  • Evaluering basert på innovasjon, brukerengasjement og teknisk utførelse

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • Grunnleggende forståelse av kunstig intelligens og Machine Learning
  • Ferdighet i Python programmering
  • Erfaring med Natural Language Processing konsepter

Publikum

  • Dataforskere
  • Maskinlæringsingeniører
  • AI-forskere og utviklere
  • Produktsjefer og UX-designere
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories