宇博学院-数据分析项目
对话式AI助理的开发
课程介绍
课程目的 ：本课程旨在为学员提供系统的对话式AI助理开发知识，从基础理论到实际项目开发全方位覆盖。学员将学习如何利用自然语言处理（NLP）、机器学习以及深度学习等核心技术，开发功能全面、智能化程度高的AI对话助理。本课程将通过实践案例教学，帮助学员真正掌握在实际场景中部署AI助理的能力。
随着人工智能技术的飞速发展，对话式AI助理逐渐成为各个行业不可或缺的工具。从简单的语音交互到复杂的人机对话系统，AI助理的应用已经深入到日常生活、企业服务、智能家居等多个领域。本课程将带领学员深入探索对话式AI助理的开发原理、技术框架及应用场景，帮助学员掌握从构思到实现的完整流程。
项目亮点
- 实战导向：通过实际案例和项目，帮助学员在动手实践中巩固理论知识，提升实战能力。
- 最新技术：涵盖当前前沿的对话式AI技术及应用案例，紧跟行业发展趋势。
- 专家指导：课程由拥有丰富开发经验的AI专家授课，确保学员获得高质量的教学体验和实用的知识。
- 灵活学习：提供线上、线下结合的学习方式，学习时间灵活，适合工作繁忙的学员。
项目设置
大模型驱动的时间序列分析项目通过深度学习算法实现高精度预测、异常检测和趋势分析，帮助企业快速洞察数据变化和优化决策。
招生对象
对AI技术感兴趣的初学者 - 希望提升技能的开发人员 - 计划从事对话式AI助理开发相关工作的专业人士 - 需要为企业引入AI助理技术的管理者和技术骨干
招生人数
限额6-10人，保证每位学员都有充分的机会与老师互动，获得个性化的辅导。
主讲老师
本课程由UCLA在职教授Dr.Li主讲，Dr.Li拥有十年以上的AI研究与开发经验，参与过多项大型AI项目的设计与实施，并曾在多家知名企业担任AI顾问，精通NLP、机器学习和深度学习技术。
课程大纲
- AI助理发展概述
- 对话式AI助理的历史与发展趋势
- 行业应用及前景分析
2.自然语言处理基础
- 词法分析与句法分析
- 语义理解与生成
3.对话系统设计与实现
- 基于规则的对话系统
- 基于机器学习的对话系统
- 基于深度学习的对话系
4.AI助理开发工具与平台
- TensorFlow与PyTorch开发实例
- 云端AI服务平台的使用（如AWS、Google Cloud
5.实际项目开发
- 项目需求分析
- 系统设计与架构
- 开发与部署
6.性能优化与系统迭代
- 对话系统的优化策略
- 模型的持续迭代与改进
