課程簡介
人工智能火了好幾年,在人機交互領(lǐng)域,為何各家的智能助手還是很弱,為何沒人喜歡機器人客服。本課程從實際應(yīng)用角度出發(fā),介紹目前的各種落地案例,以及未來可能的發(fā)展。
目標收益
a) 學(xué)員通過本次課程的學(xué)習(xí),能理解目前AI的能力現(xiàn)況,什么可以做到?可以做到什么地步?可以節(jié)省多少錢?以及什么是目前做不到的,什么是假的AI。
b) 培養(yǎng)學(xué)員分辨學(xué)術(shù)派技術(shù)跟實際落地技術(shù)的差別。
c) 通過實際使用現(xiàn)有各種AI平臺,了解標準問、擴展問、模型訓(xùn)練、多輪對話設(shè)計等等。
培訓(xùn)對象
a) 對AI有實際需求人員,包含中高層決策者,包含產(chǎn)品經(jīng)理項目經(jīng)理,包含技術(shù)開發(fā)人員。
課程大綱
人機交互 (2.5 小時) |
AI 已經(jīng)風(fēng)行了這么久,為何還是沒看到好的聊天機器人?各大公司做的機器人都還不如人意。(例如 Siri) 機器人包含 任務(wù)類型機器人、知識類型問答機器人、閑聊類型機器人。目前的現(xiàn)況跟落地案例。 - 什么是意圖理解? - 什么是實體抽?。?br/>- 什么是知識圖譜? - 如何理解上下文? - 如何理解情感? - 長短期記憶 |
情感計算 (0.5小時) |
同樣一段話,表達的情緒不同,代表的含義不同 - 文字情緒Text emotion - 語音情緒Voice emotion - 人臉情緒Facial emotion - 多模態(tài)情緒Multi-model emotion |
人機交互 Workshop (2小時) |
使用現(xiàn)有的各家聊天機器人,例如百度度秘,蘋果siri,華為、OPPO、VIVO、小米、三星。 (1)找出意圖理解正確的例子五個,錯誤的例子五個 (2)找出上下文理解正確的例子五個,錯誤的例子五個。 (3)找出您認為有記憶的機器人 (4)文字情緒,語音情緒,人臉表情實際測試。 |
NLP與NLU,自然語言理解概念與現(xiàn)況。(1小時) |
- NLP 常見模塊 - 如何利用NLP模塊做好語義理解 - 中文NLU的難點 |
智能客服 (1.5小時) |
目前人機交互落地,絕大部分用在智能客服。 - 機器人客服有什么優(yōu)點跟缺點?有什么效益? - 智能客服目前的主要技術(shù)流派?優(yōu)缺點 - 各行業(yè)目前智能客服落地狀況 - 智能客服上線后的運維代價 |
智能客服 Workshop (1.5小時) |
選定一兩個機器人平臺,做出一個能回答五個問題的客服機器人。 - 標準問與擴展問 - 模型訓(xùn)練 |
多輪對話 Workshop (1小時) |
選定一個機器人平臺,做出一個多輪對話。 - 多輪對話的必要性 - 多輪對話設(shè)計方式 |
知識圖譜 (1小時) |
- 常見的三元組方式知識圖譜 - 知識圖譜的推論 - 常識類型的知識圖譜 - Natural Language Query (自然語句查詢) - Wolfram-Alpha 世界頂尖知識圖譜公司介紹 - 知識圖譜目前的應(yīng)用范圍 |
語音識別,TTS,語音質(zhì)檢,外呼。(0.5小時) |
- ASR / TTS 的介紹 - 外呼機器人的應(yīng)用 - 語音質(zhì)檢的應(yīng)用 |
其它AI應(yīng)用 (0.5小時) |
- 風(fēng)控與量化 - AIoT智能家居、智慧小區(qū)、智慧城市 |
人機交互 (2.5 小時) AI 已經(jīng)風(fēng)行了這么久,為何還是沒看到好的聊天機器人?各大公司做的機器人都還不如人意。(例如 Siri) 機器人包含 任務(wù)類型機器人、知識類型問答機器人、閑聊類型機器人。目前的現(xiàn)況跟落地案例。 - 什么是意圖理解? - 什么是實體抽取? - 什么是知識圖譜? - 如何理解上下文? - 如何理解情感? - 長短期記憶 |
情感計算 (0.5小時) 同樣一段話,表達的情緒不同,代表的含義不同 - 文字情緒Text emotion - 語音情緒Voice emotion - 人臉情緒Facial emotion - 多模態(tài)情緒Multi-model emotion |
人機交互 Workshop (2小時) 使用現(xiàn)有的各家聊天機器人,例如百度度秘,蘋果siri,華為、OPPO、VIVO、小米、三星。 (1)找出意圖理解正確的例子五個,錯誤的例子五個 (2)找出上下文理解正確的例子五個,錯誤的例子五個。 (3)找出您認為有記憶的機器人 (4)文字情緒,語音情緒,人臉表情實際測試。 |
NLP與NLU,自然語言理解概念與現(xiàn)況。(1小時) - NLP 常見模塊 - 如何利用NLP模塊做好語義理解 - 中文NLU的難點 |
智能客服 (1.5小時) 目前人機交互落地,絕大部分用在智能客服。 - 機器人客服有什么優(yōu)點跟缺點?有什么效益? - 智能客服目前的主要技術(shù)流派?優(yōu)缺點 - 各行業(yè)目前智能客服落地狀況 - 智能客服上線后的運維代價 |
智能客服 Workshop (1.5小時) 選定一兩個機器人平臺,做出一個能回答五個問題的客服機器人。 - 標準問與擴展問 - 模型訓(xùn)練 |
多輪對話 Workshop (1小時) 選定一個機器人平臺,做出一個多輪對話。 - 多輪對話的必要性 - 多輪對話設(shè)計方式 |
知識圖譜 (1小時) - 常見的三元組方式知識圖譜 - 知識圖譜的推論 - 常識類型的知識圖譜 - Natural Language Query (自然語句查詢) - Wolfram-Alpha 世界頂尖知識圖譜公司介紹 - 知識圖譜目前的應(yīng)用范圍 |
語音識別,TTS,語音質(zhì)檢,外呼。(0.5小時) - ASR / TTS 的介紹 - 外呼機器人的應(yīng)用 - 語音質(zhì)檢的應(yīng)用 |
其它AI應(yīng)用 (0.5小時) - 風(fēng)控與量化 - AIoT智能家居、智慧小區(qū)、智慧城市 |