Schița de curs

Introducere în Large Language Models (LLMs)

  • Prezentare generală a AI în asistența pentru clienți
  • Elemente fundamentale ale LLM-urilor
  • Evoluția chatbots: de la simple scripturi la asistență bazată pe AI

Arhitectura LLM-urilor

  • Înțelegerea elementelor constitutive ale LLM-urilor
  • Rețele neuronale și învățarea profundă în LLM-uri
  • Formarea LLM-urilor: date, algoritmi și resurse de calcul

Implementarea LLM-urilor în chatbots

  • Strategii de integrare a LLM-urilor în sistemele existente
  • Proiectarea fluxurilor conversaționale și a interacțiunilor cu utilizatorii
  • Asigurarea înțelegerii contextuale și a coerenței

Îmbunătățirea capacității de reacție a chatboturilor

  • Tehnici pentru generarea de răspunsuri în timp real
  • Gestionarea conversațiilor simultane
  • Personalizarea și asistența predictivă

Experiența utilizatorului și designul interfeței

  • Crearea unor interfețe chatbot ușor de utilizat
  • Indicii vizuale și textuale pentru o mai bună implicare
  • Bucle de feedback și îmbunătățire continuă

Considerații etice și conformitate

  • Confidențialitatea și securitatea datelor cu LLM-urile
  • Utilizarea etică a inteligenței artificiale în asistența pentru clienți
  • Respectarea standardelor și reglementărilor din industrie

Testare și implementare

  • Metodologii de asigurare a calității și de testare
  • Strategii de implementare pentru scalabilitate și fiabilitate
  • Monitorizarea și întreținerea sistemelor de chatbot

Studii de caz și aplicații din lumea reală

  • Analiza implementărilor de succes ale chatbots LLM
  • Lecții învățate și cele mai bune practici
  • Tendințe și inovații viitoare în asistența pentru clienți bazată pe AI

Proiect și evaluare

  • Proiectarea și construirea unui chatbot bazat pe LLM
  • Evaluări de la egal la egal și discuții de grup
  • Evaluare finală și feedback

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de programare de bază
  • Experiența cu programarea Python este recomandată, dar nu este necesară.
  • Familiarizarea cu conceptele de bază ale învățării automate este benefică

Audiență

  • Profesioniști în domeniul asistenței pentru clienți
  • Profesioniști IT
  • Business analiști
 14 ore

Numărul de participanți



Pret per participant

Cursuri înrudite

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 ore

LangChain Fundamentals

14 ore

Introduction to Google Gemini AI

14 ore

Google Gemini AI for Content Creation

14 ore

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 ore

Google Gemini AI for Data Analysis

21 ore

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 ore

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 ore

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 ore

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 ore

LLMs for Business Intelligence

14 ore

LLMs for Content Generation

14 ore

LLMs for Code Generation and Documentation

14 ore

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 ore

LLMs for Personalized Education

14 ore

Categorii înrudite

1