在人工智慧(Artificial Intelligence, AI)盛行的時代,由於即時訊息平台的崛起、虛擬助理的普及以及各種企業提供即時客戶服務的努力下,聊天機器人(Chatbot)市場正以超乎預期的速度成長,2017年全球聊天機器人市場營收超過2.5億美元。其實人工智慧早就已出現在我們生活周遭多時;例如手機上的語音助理、對話機器人等都是人工智慧應用的實例。根據 Gartner 預測,到了 2020 年,公司組織將會成功透過聊天機器人與 85% 的客戶進行聯繫。透過人工智慧和機器學習及深度學習技術的建構,聊天機器人能夠以不同的方式反應各種關鍵詞,並且學習和調整自己以適應不同的情況。事實證明,這些功能非常適合利用機器人進行即時通訊,處理客戶諮詢以及其他方面的業務來優化整體客戶滿意度。

課程詳細介紹

由於人工智慧技術的演變速度非常快,在此過程中也改變聊天機器人產業。其中在聊天機器人(Chatbot)的自然語言理解(Natural Language Understanding)上面,知識圖譜(Knowledge Graph)與深度學習(Deep Learning)有非常緊密的結合,透過建構知識圖譜可以提昇聊天機器人處理對話關聯上面的準確度,其中包含準確性、多樣性、可解釋性,在準確性的部分可以對於句子與句子間的語意關聯上有很好的解析效果,在多樣性的部分,可以建立多種關係(Relation)的集合,在可解釋性的部分,可以記錄行為與內容讓知識圖譜有很好的擴展能力。

資策會特規劃聊天機器人進階課程「人工智慧應用-知識圖譜與深度學習」,協助大家了解如何透過深度學習來實作聊天機器人,包含知識圖譜的基本概念、 圖形資料庫(Graph Database)的使用、如何整合深度學習中神經網路的方法,包含RNN、BERT。課程以Google的開源架構TensorFlow與Neo4j實作並說明使用的場景與案例。透過學習本課程,學員將了解知識圖譜的工具、CQL的使用方式、深度學習之遞歸神經網路與知識圖譜的結合、深度學習之BERT的方法實作以及知識圖譜的結合。

課程大綱

環境準備
-環境安裝與設定

概念介紹
-知識圖譜的概念與應用

知識圖譜的工具 -知識圖譜與圖形資料庫
-圖形資料庫(Graph Database)
-Neo4j介紹
-知識圖譜建構方式

CQL教學
-Cypher Query Language介紹
-Create、Match、Return
-單向與雙向的關係建立
-Delete、Remove、Set、Sort、Merge

深度學習之遞歸神經網路 -遞歸神經網路(Recurrent Neural Networks)運作原理
-透過TensorFlow建立遞歸神經網路
-知識圖譜的特徵學習概念
-透過RNN結合Neo4j的方法

深度學習之BERT
-BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)運作原理
-透過TensorFlow建立BERT
-透過BERT進行文本分類
-透過BERT結合Neo4j的方法

課程難度

中階

課程適合對象

1.想了解聊天機器人「進階」應用的專員。
2.想投入於深度學習與自然語言深入處理之工程師。
3.從事自然語言演算法與深度學習之研究人員。

*預備知識:本課程須具備1.Python語言基礎及 2.使用自然語言處理聊天機器人的基礎,建議學員先修習過「人工智慧-使用深度學習實作聊天機器人」,再修習本課程。

課程時數

14 小時

上課注意事項

詳細課程內容:https://www.iiiedu.org.tw/ai-kg-deeplearning/

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早鳥優惠價 8400 元 2019/05/07 00:00 ~ 2019/09/06 00:00 立即報名
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開課單位

資策會 數位教育研究所 南區訓練中心

資策會數位教育研究所在「教育訓練」方面,秉持與時俱進的理念,因應產業需求,融 入創新、創意與創業的精神,培育各領域優質的科技化服務人才,加強其就業、增能、及創 業的職能,以便面對全球競爭的趨勢。

本中心持續引進與開辦最新科技化服務及資通訊技術課程包含:Big Data、行動加值應 用、專案管理、商業分析、資訊服務管理、研發管理、行銷管理、程式網管、智慧聯 網…等各式前瞻技術,即時培育並提供企業所需優質人才,以協助產業掌握關鍵前瞻科技, 引領企業再造蓬勃商機。

各教室皆有最新穎的軟、硬體設備,並附有舒適明亮的學員休息區及服務設施,讓您享有 最優的活動場地及學習效果。教學設備含投影機、廣播教學系統、無線麥克風、螢幕、白板 等,備有茶水、無線網路,另提供免費市內電話。

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