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(biāo)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(biāo)準(zhǔn)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??？ - 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(rèn)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(biāo)準(zhǔn)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 |
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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??？ - 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 |
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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 |
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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(rèn)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。 |
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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 |
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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 |
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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(biāo)準(zhǔn)問與擴展問 - 模型訓(xùn)練 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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