Thiết kế - triển khai AI Chatbot với Python

Khoá học ra mắt tháng 4/2020 dành cho doanh nghiệp cần áp dụng AI Chatbot để trả lời hỏi đáp khách hàng 24/24 giờ. Bạn sẽ được thực hành xây dựng một AI ChatBot có thể dùng ngay vào ứng dụng thương mại hoá trong 12 buổi 

  1. Kiến thức lập trình Python căn bản trong 3 buổi. Bất kỳ ai cũng có thể nhập môn
  2. Xây dựng AI Chatbot từ kịch bản, hội thoại, thu thập thông tin, tích hợp Facebook, Zalo 4 buổi
  3. Kết nối AI Chatbot vào cơ sở dữ liệu quan hệ, API để truy vấn, lưu thông tin 2 buổi
  4. Cải tiến AI Chatbot để nó hiểu tiếng Việt tốt hơn, trả lời tự nhiên hơn và hiểu được cảm xúc của người dùng. 3 buổi

Giảng viên khoá học:

  • Nguyễn Chiến Thắng, giám đốc CNNT ngân hàng SHB, sáng lập Blog MìAI
  • Phạm Hữu Quang, lập trình viên xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thiết kế xây dựng ChatBot ngôn ngữ tiếng Nhật và Việt nam
  • Lưu Minh Sao Khuê, lập trình viên AI FSoft
  • Trịnh Minh Cường, lập trình viên hệ thống chat bot tư vấn khoá học tại Techmaster.

Khoá học này dành cho ai?

  • Lập trình viên / đội phần mềm triển khai AI Chatbot cho công ty
  • Phòng marketing, chăm sóc khách hàng. Khoá học không yêu cầu lập trình quá nhiều, chúng tôi cung cấp sẵn những code đã được tối ưu, phần kịch bản chat thông thường đã có sẵn, dùng lại luôn
  • Học viên tiết kiệm được 200-500 giờ lập trình mày mò xây dựng AI Chatbot từ đầu. Chúng tôi chọn lọc những thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên tốt nhất, cấu hình và đào tạo để có trải nghiệm tư vấn khách hàng tốt.
Nhân viên tư vấn AI ChatBot
Chi phí lương 5-10 triệu/tháng x 3-5 người 1 triệu/tháng chi phí server. Không yêu cầu tăng lương
Trao đổi mềm mại, tự nhiên, tinh tế. Xử lý nhiều hội thoại cực phức tạp. Chỉ trao đổi theo kịch bản huấn luyện sẵn. Kịch bản càng chi tiết, kỹ trả lời càng tốt. Chưa thể tự nhiên, uyển chuyển như người
Phải đào tạo lại cho nhân viên mới từ 1 tuần đến 2 tháng Đào tạo một lần hoặc nhiều lần, nhưng chi phí đào tạo bổ xung gần như bằng 0.
Làm việc khoảng 40 giờ một tuần Làm việc 7 * 24 = 168 giờ
Năng suất làm việc không bị ảnh hưởng bởi ngoại cảnh
Thu thập thông tin khách hàng thủ công, nhiều khi giữ riêng cho mình. Thu thập thông tin khách hàng tự động, nhập vào một kho dữ liệu chung, tìm kiếm được.  
Cảm nhận cảm xúc khách hàng, nhưng tốn kém Có thể hiểu được cảm xúc khách hàng: hài lòng, bức xúc
Chịu áp lực kém Chịu áp lực cực cao, chấp tất cả các thể loại tổng xỉ vả, xúc phạm, đe doạ mà vẫn bình tĩnh
Khả năng học, tiếp thu mỗi nhân viên tư vấn khác nhau, thiếu đồng nhất
Nhiều người cùng dạy chat bot mỗi ngày một ít
Thông tin khách hàng chat có thể bị rò rỉ, mất khi nhân viên tư vấn chuyển việc Thông tin khách hàng chat được bảo toàn. Chatbot không chuyển việc !
Giáo trình
0. Python căn bản
  • Môi trường lập trình Python
  • Tạo, kích hoạt Python Virtual Environment
  • Cài đặt module
  • Kiểu dữ liệu
  • Cú pháp if then else
  • In ra màn hình (print)
  • Cú pháp loop
  • Khai báo hàm
  • Tham số truyền
  • Khác biệt giữa Python và Java/C#
  • Bài tập cải thiện kỹ năng lập trình
1. Cấu trúc dữ liệu Python
  • String
  • List
  • Dictionary
  • Tuple
  • Set
  • Bài tập cải thiện kỹ năng lập trình
2. Lập trình hướng đối tượng
  • Class vs Object
  • method
  • constructor vs destructor
  • static method vs class method
  • Kế thừa
3. Module
  • import local module
  • pip command line
  • thư viện request
  • Sử dụng git quản lý mã nguồn dự án
4. Nhập môn RASA
  • Cài đặt môi trường RASA
  • Các cấp độ AI Chat Bot
  • Các thành phần trong dự án RASA
  • Chạy thử một dự án ChatBot mẫu
  • RASA command line
  • Training
  • RASA hoạt động như thế nào
  • Hướng dẫn chạy dự án mẫu
  • Các lỗi thường gặp khi cài đặt RASA
5. Thiết kế các thành phần của một dự án Rasa
  • Giới thiệu stories.md, nlu.md, domain.yml
  • Phân tách nhóm các actions
  • Viết custom action hỏi ngày, giờ
  • Xử lý Out of Scope chatting
  • Tăng cảm giác chat với người thật
6. Entity, Slot, Form Action
  • Entity - Synonym
  • Slot
  • Chatbot Get News
  • Form Action thu thập thông tin
  • Validate Slot
7. RASA kết nối vào ra CSDL
  • Cài đặt Postgresql bằng Docker
  • Lấy dữ liệu từ CSDL
  • Ghi dữ liệu vào CSDL
8. RASA gọi vào REST API End Point
  • Xây dựng REST API bằng Sanic
  • GET / POST / PUT
9. Tích hợp RASA với Facebook/Zalo
  • Kết nối Facebook Messenger
  • Lấy lịch sử chat trong Facebook để làm dữ liệu đào tạo
  • Lấy thông tin người người dùng
  • Tạo button lựa chọn / Emoji
10. Thiết kế AI pipeline với từng bài toán
  • NLP components: Word vector, text featurizers và các thuật toán NLP
  • Cấu hình, lựa chọn thuật toán core policies
11. Cải thiện chất lượng hội thoại tiếng Việt
  • Các thư viện xử lý tiếng Việt
  • Thiết kế tokenizer trong Rasa cho tiếng Việt
  • Bóc tách giới tính người dùng, họ và tên, địa điểm
  • Phân tích cảm xúc người dùng để điều hướng chat
12. Rasa AI Voicebot
  • Phát hiện Trigger word: Hey Alexa!
  • Tích hợp nhận dạng tiếng nới với Chatbot
Thiết kế - triển khai AI Chatbot với Python
4500000đ
12 buổi thực hành tại phòng lab
Đánh giá
5 sao
1 người đánh giá
Bùi Thành Nhân
Bùi Thành Nhân
Cá nhân tôi đánh giá khoá học khá phù hợp cho các doanh nghiệp. Nên học
Gói học phí
Bạn có thắc mắc
Nhận hỗ trợ
Để lại thông tin, chúng tôi sẽ liên hệ với bạn
Đóng trọn gói
4500000đ
Học viên hoàn thành học phí trong một lần
FREE