Даются основные понятия:

• искусственный интеллект,
• машинное обучение,
• глубокое обучение,
• типы задач, решаемые с помощью искусственного интеллекта;
• примеры применения искусственного интеллекта и машинного обучения

Разбор типов задач по МО — обучение с учителем, без учителя. Обсуждение направлений, где применяется МО — Видеоаналитика, Natural language processing (Понимание естественного языка, NLU), Аудиоаналитика, предиктивные задачи, рекомендательные системы

Обсуждаем метрики МО, как мерить качество решения задачи, немного математики МО, обсуждение данных для обучения модели МО — какими свойствами должны обладать, чтобы задача решалась

Подходы к ИИ без использования ИИ — сложные правила, шаблоны, графы знаний, онтологии; плюсы и минусы использования разных подходов

ЦДА, подключаемые навыки, разбираем примеры из прошлых вебинаров и то, как там можно было бы подключить ЦДА. Также рассказываем про mlops (набор практик для развертывания и поддержки решений на базе МО) на платформе и про ЦДА как ответственного за регламенты и ответственного за процесс

Вводный вебинар, история развития, возможности, технологии

Общие определения и понятия, необходимые для построения диалоговых ассистентов. Разработка схем диалоговой стратегии

Немного погружения — основы нейронных архитектур, подходы к решению, данные

Классификация задач, где какие применяются, какие вообще есть возможности

Классификация задач, где какие применяются, какие вообще есть возможности

Классификация задач, где какие применяются, какие вообще есть возможности

Как настроить работу модели и ее использование. Решить проблему устаревания модели и ее актуализации

Изучаем дерево, контекст, слоты, агенты, каналы

Получение доступа до платформы W11 и построение на платформе диалогового ассистента, подключение его к каналу связи Телеграм (предоставляется только тем участникам, которые успешно завершили Блоки № 1 и № 2)

Немного теории про распознавание интентов. Распознавание интентов на W11, NLU слот и слоты Intents. Модель распознавания интентов, регулярные выражения

Построение на платформе W11 ЦДА, который может ответить на основные вопросы, заданные на естественном языке

Использование контекста для ветвления диалога. Стратегии, основанные на правилах

Добавление в стратегию правил перехода

Реализация практических заданий

Интеграция с внешними системами. Запросы http. Технология v2t (распознавание речи), внедрение в готового агента

Добавление в ЦДА интеграций с внешними системами

Какие есть особенности в построении ЦДА с голосовым интерфейсом в отличии от текстового

Решение нестандартных задач на W11. Объединение агентов в бизнес-процесс. Продвинутый дизайн агентов. Построение проактивного агента

Построение на платформе W11 ЦДА с навыком по видеоаналитике

Обсуждение более сложных сценариев видеоаналитики

Построение ЦОВ (Цифровой Оператор Видеонаблюдения) на W11

Необходимо придумать, как автоматизировать БП с помощью ЦДА с навыком из модели МО, а также добавить туда mlops, мониторинг и ответственность за регламенты. Описать в виде краткого ТЗ внедрение модели для улучшения БП в ЦДА с целью автоматизации регламентов БП, внедрения модели МО и mlops