一、課程結訓後學員能夠具備之專業能力 1.引導學員將 自然語言處理技術 應用在文本的處理 2.引導學員將 語音合成系統 應用於客服管道的優化 3.引導學員將 機器翻譯 應用於多國語言轉換 4.引導學員建置 Conversational AI 聊天機器人系統 二、培訓內容對產業鏈及相關企業人才供應之助益 1.提升客服管道的品質,改善企業與客戶的互動方式 2.深化AI相關系統架設,促進產業AI化應用發展 三、教案問題(產業痛點)發覺與題目定義方式 企業於客服專線的處置上,多採用實際人員與機器人同步分流的方式,然而現行機器人在回覆上的靈活性不如實際人員能夠切換問題情境或是切換對話語言,因此欲透過 Conversational AI改善此情況,為客戶服務的應用提出新的解決方案。
客戶, 距離, 自然語言, 合成, Speech Synthesis, 機器翻譯
課程代碼 2323020042 Loading...

拉近企業與客戶的距離:Conversational AI - 課程總覽 - 產業學習網

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課程型態/ 實體
上課地址/ 工研院產業學院 台北學習中心 (實際地點以上課通知為準)
時數/ 12小時
起迄日期/ 2023/09/21~2023/09/22
聯絡資訊/ 謝芷欣 02-23701111#312
報名截止日/ 2023/09/19
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課程介紹

在客戶關係管理中,客服最直接影響客戶的滿意度,多數B2B的企業,客服人員配合海外客戶的時區上下班,多數B2C的企業也因為龐大的消費者需求,人力配置大量客服人員,甚至有的企業會在海外設立客服中心,以降低近年不斷增長的人事成本。

隨著人工智慧技術不斷進步,採用機器人客服消化例行客服需求已成為趨勢,然而機器人客服應答的方式需要事先定義,若問題存在於設想外的情境,則會無法有效處置客戶需求,甚至引來客訴;因此如何有效地歸納客服常見問題、提升機器人應答的人性化程度、處理多國語言等問題,皆為客服機器人的建置重點。

本課程將深入淺出,從完整的Conversational AI技術服務流程出發,講述自然語言處理(Natural Language Processing)、語音合成(Speech Synthesis)與機器翻譯(Machine Translation)的理論、實作與應用場域,搭配聊天機器人的實際開發與部署,加速學員釐清Conversational AI 的商業應用場景,並介紹歐盟一般資料保護規定(GDPR)及系統規範,提供企業學員在具備AI工具應用的法律、政策知識條件下,進行AI系統的開發。

 

 

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課程目標

  • 課程結訓後學員能夠具備之專業能力
  1. 引導學員將 自然語言處理技術 應用在文本的處理
  2. 引導學員將 語音合成系統 應用於客服管道的優化
  3. 引導學員將 機器翻譯 應用於多國語言轉換
  4. 引導學員建置 Conversational AI 聊天機器人系統
  •  培訓內容對產業鏈及相關企業人才供應之助益
  1. 提升客服管道的品質,改善企業與客戶的互動方式
  2. 深化AI相關系統架設,促進產業AI化應用發展
  • 教案問題(產業痛點)發覺與題目定義方式

企業於客服專線的處置上,多採用實際人員與機器人同步分流的方式,然而現行機器人在回覆上的靈活性不如實際人員能夠切換問題情境或是切換對話語言,因此欲透過 Conversational AI改善此情況,為客戶服務的應用提出新的解決方案。

 

 

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課程對象

  1. 營運長/行銷長/策略長/技術長
  2. 客戶服務團隊
  3. 軟硬體服務業 – AI團隊/客服團隊
  4. 企業管理 – 教授/學生
  5. 其他對文字分析、語音生成、系統建置有興趣的領域工作者。

 

 

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課程大綱

本課程分為五單元,各單元可獨立報名。各單元內容如下:

單元

課程大綱

建置 Chatbot 系統

l   Chatbot 系統簡介:24小時客服

l   技術學習點:

n   系統建置(前端、後端)

n   建置問答語料庫

n   使用開源套件開發:Chatterbot

n   串接ChatGPT API

應用NLP於客服Natural Language Processing

l   使用NLP技術分析文字資料庫

l   技術學習點:

n   資料視覺化(文字雲)

n   情感分析

n   自然語言理解 (NLU)

n   自然語言生成 (NLG)

建置TTS系統

Text-to-Speech

l   TTS 系統簡介:讓系統「說」出回覆

l   技術學習點

n   TTS模型架構介紹

n   訓練TTS模型

n   使用TTS模型進行推論

建置MT系統

Machine Translation

l   MT系統簡介:實踐多國即時客服

l   技術學習點:

n   MT 模型架構介紹

n   訓練MT模型

n   使用MT模型進行推論

Coversational AIChatbot之整合系統

l   整合系統建置

l   技術學習點:

n   Chatbot + NLP

n   Chatbot + TTS

n   Chatbot + MT

 

 

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講師簡介

陳柏銓 老師

現任:聚陽實業數位轉型部AI工程師

經歷:AI . FREE Team創辦人

AIGO 零售推薦組種子師資

淡江大學數學系 AI課程業師

信邦電子人力資源營運中心資深資料科學家

鄭中嘉 老師

現任:智悠科技有限公司 AI 技術顧問

經歷:AI . FREE Team共同創辦人

Hahow 學習 AI 一把抓:點亮人工智慧技能樹課程講師(300位學員、5星評價)

AIGO 原住民族語音生成(特優) 組長

 

 

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開課資訊

  • 主辦單位:工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北)
  • 舉辦地點:工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北)(實際地點依上課通知為準!)
  • 舉辦日期112/09/21、09/22 (四、五) 9:30~16:30(12 hrs)
  • 報名方式

1.線上報名:點選課程頁面上方的「線上報名」
2.傳真報名:填妥報名表傳真至 02-23811000
3.email報名:填妥報名表email至 itri535662@itri.org.tw

  • 課程洽詢:(02) 2370-1111 *312 謝小姐  *315 陳先生

 

 

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課程費用

  • 原價:每人 $ 10,800
  • 早鳥價 (開課前3):每人 $ 9,800
  • 團報價 (三人以上)每人 $ 9,200

 

 

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繳費方式

  • 信用卡(線上報名):繳費方式選「信用卡」,直到顯示「您已完成報名手續」為止,才確實完成繳費。
  • ATM 轉帳(線上報名):繳費方式選擇「ATM 轉帳」者,系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」,但此帳號僅提供本課程轉帳使用,各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號!!轉帳後,寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真或E-mail 給 謝小姐。
  • 銀行匯款(限由公司逕行電匯付款):土地銀行 工研院分行,帳號 156-005-00002-5(土銀代碼:005)。戶名「財團法人工業技術研究院」。匯款後,寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真或E-mail 給 謝小姐。
  • 即期支票:抬頭「財團法人工業技術研究院」,郵寄至:106臺北市大安區復興南路2段237號4樓, 謝小姐收 或 於課程當日攜帶給予 謝小姐。
  • 計畫代號扣款(工研院同仁):請從產業學院學習網直接登入工研人報名;俾利計畫代號扣款。

 

 

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注意事項

  1. 為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電洽詢方完成報名。
  2. 因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜,若您不克前來,請於開課三日前告知或更換他人參加,以利行政作業進行並共同愛護資源。

 

 

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