Corso di formazione Generazione automatica del linguaggio guidata dall'AI per chatbot e assistenti virtuali

Introduzione alla generazione automatica del linguaggio guidata dall’AI

• Panoramica sulla Generazione Automatica del Linguaggio (NLG)
• Il ruolo dell’NLG nei sistemi di intelligenza artificiale conversazionale
• Principali differenze tra Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLU) e Generazione Automatica del Linguaggio (NLG)

Tecniche di deep learning per la generazione automatica del linguaggio

• I modelli Transformer e i linguaggi pre-addestrati
• Addestramento dei modelli per la generazione di dialoghi
• Gestione delle dipendenze a lungo termine nelle conversazioni

Framework per chatbot e applicazioni NLG

• Integrazione dell’NLG in piattaforme di chatbot come Rasa e BotPress
• Creazione di risposte personalizzate per i chatbot
• Miglioramento dell’engagement utente grazie all’intelligenza artificiale contestuale

Modelli avanzati di NLG per assistenti virtuali

• Utilizzo di GPT-3, BERT e altri modelli all’avanguardia
• Generazione di dialoghi articolati e a più turni con l’AI
• Rafforzamento della fluidità e naturalità nelle risposte degli assistenti virtuali

Considerazioni etiche e pratiche nell’uso dell’NLG

• I pregiudizi presenti nei contenuti generati dall’AI e come ridurli
• Garanzia di trasparenza e affidabilità nelle interazioni con i chatbot
• Aspetti legati alla privacy e alla sicurezza negli assistenti virtuali

Valutazione e ottimizzazione dei sistemi NLG

• Metriche di valutazione della qualità dell’NLG: BLEU, ROUGE e valutazioni umane
• Taratura e ottimizzazione delle prestazioni NLG per applicazioni in tempo reale
• Adattamento dell’NLG a contesti specifici e settori particolari

Le tendenze future nell’ambito dell’NLG e dell’intelligenza artificiale conversazionale

• Tecniche emergenti di apprendimento autosupervisionato per l’NLG
• Utilizzo dell’intelligenza artificiale multimodale per conversazioni più interattive
• Progressi nell’elaborazione contestuale da parte delle AI conversazionali

Sintesi finale e prossimi passi