Creating Custom Chatbots with Google AutoML培訓
定製聊天機器人是人工智慧驅動的對話代理,專為滿足用戶或企業的特定需求或要求而量身定製。這些聊天機器人可以經過訓練,以理解和回應查詢、執行任務以及在特定域或上下文中提供資訊。Google AutoML (Auto Machine Learning) 是 Google Cloud Platform 提供的一套機器學習產品和服務,使用戶能夠構建自定義機器學習模型,而無需在機器學習或編碼方面擁有廣泛的專業知識。AutoML 提供使用者友好的介面和強大的功能,使其易於訪問並吸引具有不同技術專長水平的使用者。
這種由講師指導的現場培訓(在線或現場)面向具有不同專業水平的參與者,他們希望利用 Google 的 AutoML 平臺為各種應用程式構建定製的聊天機器人。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解聊天機器人開發的基礎知識。
- 流覽 Google 雲平臺並訪問 AutoML。
- 為訓練聊天機器人模型準備數據。
- 使用 AutoML 訓練和評估自定義聊天機器人模型。
- 將聊天機器人部署並整合到各種平台和管道中。
- 隨時間推移監控和優化聊天機器人性能。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 如需申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
聊天機器人開發簡介
- 聊天機器人及其應用概述
- 用於聊天機器人開發的 Google AutoML 簡介
- 瞭解聊天機器人的元件
Google Cloud Platform 和 AutoML 入門
- 設置 Google Cloud Platform 帳戶
- 導航 Google 雲控制台
- Accessing Google AutoML 並瞭解其特徵
聊天機器人培訓的數據準備
- 收集和預處理訓練數據
- 為聊天機器人意圖和實體標記數據
- 探索 Google Cloud Platform 中的數據可視化工具
使用 AutoML 訓練自定義聊天機器人模型
- 為聊天機器人開發創建一個新的 AutoML 專案
- 將訓練資料上傳和匯入AutoML
- 配置訓練設置和參數
評估和反覆運算聊天機器人模型
- 解釋聊天機器人性能的評估指標
- 根據評估結果反覆運算模型改進
- 微調聊天機器人模型以獲得更好的準確性和性能
聊天機器人的部署和集成
- 將聊天機器人部署到不同的平台和管道
- 將聊天機器人與網站、消息傳遞應用程式和其他介面集成
- 在真實場景中測試聊天機器人交互和用戶體驗
監控和優化聊天機器人性能
- 為已部署的聊天機器人設置監控和日誌記錄
- 分析使用數據和用戶反饋以提高聊天機器人性能
- 實施持續優化策略,實現長期成功
摘要和後續步驟
最低要求
- 對 AI 概念的基本瞭解
- 熟悉 Google 雲平臺(推薦但不是必需的)
觀眾
- 非開發人員
- Business 專業人士
- 科技愛好者
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- 設置和集成 Google AI Studio 以及其他工具。
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- 使用Google AI Studio的集成工具為AI項目準備數據。
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- 導航和利用Google AI Studio的接口和工具。
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- 部署AI模型以進行實際應用。
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- 通過API探索和連接AI Studio和商業應用程序。
- 為特定的業務用例定制AI模型。
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- 使用 NotebookLM 來組織和構建課程材料。
- 自動化內容摘要以增強學生學習。
- 創建 AI 驅動的學習指南和評估。
- 通過互動內容提高學生的參與度。
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- 為企業團隊實施基於人工智能的知識管理策略。
- 利用人工智能生成的見解和自動摘要來加強協作。
- 確保AI驅動的企業環境中的數據安全和合規性。
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- 解釋人工智慧的基本概念。
- 導航和利用 Perplexity AI 平臺進行信息發現。
- 在各種真實場景中應用 Perplexity AI。
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在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 Perplexity AI 在教育環境中的功能。
- 實施 Perplexity AI 以創建互動式且引人入勝的課程計劃。
- 利用 Perplexity AI 進行學生評估和反饋。
- 探索人工智慧在個人化學習中的潛力。
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7 時間:這種以講師為主導的台灣(在線或現場)現場培訓面向希望利用 Perplexity AI 簡化其研究和寫作工作,確保效率和準確性的中級研究和寫作專業人士。
在培訓結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 Perplexity AI 如何在研究的各個階段提供説明。
- 利用 Perplexity AI 收集和組織資訊。
- 通過 AI 驅動的見解和建議增強他們的寫作過程。
- 在學術和專業寫作項目中應用 Perplexity AI。