Explore

Программы Сonversation AI

Pre-sale инженер

Старт 15.08.2022

⁠

Обучение по программе "Pre-sale инженер диалоговых систем с ИИ" Программа «Pre-sale инженер диалоговых систем с искусственным интеллектом» основана на потребности предприятий IT отрасли в специалистах, которые сочетают трудовые функции менеджера по продажам и технического специалиста при подготовке и заключении сделок по продуктам на базе разговорного ИИ с учетом индивидуальных требований заказчиков

Нагрузка 144 ак.ч. 10 недель

Подробности:

⁠

https://trudvsem.ru/educational-programs/card?id=cad72442-eea3-4255-b36d-2960d939fa58⁠

⁠

нажмите ▶ на стрелку для развертывания раздела

1. Цикл разработки диалоговых систем

1.1 От идеи до деплоя. Управление требованиями

Лекция

Фазы создания программного обеспечения.

Анализ требований, проектирование, кодирование (программирование), тестирование и отладка, эксплуатация и сопровождение.

Этап сбора требований и создания технической документации.

Метрики качества при разработке документации.

Техническая документация диалоговой системы.

Методы составления документации проекта.

Возможные ошибки при составлении документации.

Практическая работа

Определить этапы разработки на примере диалоговой системы.

Создать техническую документацию диалоговой системы.

Провести анализ и установку возможных метрик качества.

Разбор типовых ошибок.

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме лекции

1.2 Контрактное программирование. Создание лингвистического компонента чат-бота

Лекция

Прототипирование диалоговых систем.

Методы решения проблем.

MVP – минимально жизнеспособный продукт без кода и разумное распределение ресурсов.

Базовые лингвистические понятия. Словообразование.

Морфемы и обработка естественного языка.

Отличия лингвистических подходов исходя из целей бизнеса.

Практическая работа

Описать возможные инструменты при прототипировании дизайна решения, их плюсы и минусы.

Провести сравнительную характеристику лингвистических компонентов на примере диалоговой системы

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме

1.3 Интерфейсы и системные интеграции. Предсказуемый деплой

Лекция

Типы HTTP-запросов и философия REST.

Особенности каналов связи для проектирования диалоговых систем.

Практическая работа

Описать возможные применимые инструменты для отладки http-запросов.

Выделить и описать методы реализации диалоговой системы одновременно для нескольких каналов.

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме лекции

1.4 Введение в тестирование диалоговых систем. Оценка и аудит

Лекция

Тест-дизайн, работа с проектной документацией, создание сценария тестирования диалоговой системы.

Анализ эффективности диалоговой системы. Обзор продуктов для анализа, ключевые показатели эффективности диалоговых систем.

Практическая работа

Создать сценарий теста диалоговой системы.

Реализовать интеграцию диалоговой системы с продвинутыми инструментами анализа диалоговых систем в текущих проектах.

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме

Промежуточная аттестация по модулю 1

2. Введение в NLP для разработки разговорных ассистентов

2.1 Задачи классификации намерений и тематик, извлечение сущностей. Работа с опечатками и распознавание речи

Лекция

Интенты – намерения пользователя. Извлечение смыслов NLU – основы понимания естественного языка. Системные и пользовательские сущности для NLU - понимания естественного языка виртуальным ассистентом. Очистка данных, работа с опечатками. Методы распознавания естественной речи

Практическая работа

Извлечь намерение пользователей из представленных текстовых корпусов. Предварительная очистка данных на предоставленном датасете. Разбор инструментов для NLU

2.2 Отличия реализации голосовых ассистентов от текстовых. Предварительная обработка текстовых данных

Лекция

Сложности при создании голосового ассистента. ASR - автоматическое распознавание речи, tts - синтез речи, инструменты для синтеза речи. Предварительная обработка данных: токенизация, удаление стоп-слов. Выбор способа нормализации. Стеммизация — процесс приведения слова к его корню/основе. Лемматизация. N-граммы

Практическая работа

Определить плюсы и минусы голосового и текстового ассистента. Описать дополнительные этапы при проектировании и разработке голосовых диалоговых систем.

2.3 Классификация запросов пользователя в диалоге, векторное сходство

Лекция

Основы семантического поиска. Традиционный поиск: сходство Жаккара, алгоритм шинглов, расстояние Левенштейна. Регулярные выражения. Представление строки векторами из одного общего для всей коллекции векторного пространства. Основы векторного сходства: TF-IDF, BM25, word2vec/doc2vec, BERT.

Практическая работа

Реализация семантических классификаторов для чат-бота. Нахождение процента совпадения одной строки к другой. Реализация векторных классификаторов для чат-бота. Нахождение процента совпадения одной строки к другой

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме

2.4 Использование классификаторов машинного обучения для распознавания намерений в диалоговых системах

Лекция

Значение данных для машинного обучения. Методы работы с данными для машинного обучения. Проблема диаризации при подготовке голосовых файлов. Сырые данные, корпуса текстов и размеченная выборка для машинного обучения.

Практическая работа

Сделать краткий аналитический обзор с выводами: почему данные – «топливо» для искусственного интеллекта, указать, какими бывают данные, на что могут повлиять данные, подготовленные для машинного обучения, какую опасность могут представлять данные для машинного обучения диалоговых систем

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме лекции

Промежуточная (итоговая) аттестация по модулю 2

3. Анализ требований

3.1 Стандарты и инструменты бизнес-анализа

Лекция

Требования и аналитические артефакты. Инструменты управления аналитическими артефактами

Практическая работа

Оценка текущего уровня знания, гибкие методы работы Agile, Kanban, Excel и системы отслеживания задач, стандарты в работе аналитика ГОСТ19, ГОСТ34, РД 50, BABOK и другие

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме

3.2 Анализ предметной области

Лекция

Контекст и границы проекта.

Практическая работа

Коммуникации со стейкхолдерами, Scope проекта, круг компетенций, анализ рынка, конкурентный анализ, оценка технологий

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме

3.3 Финансовое моделирование

Лекция

Юнит экономика, бизнес-планирование и ценообразование

Практическая работа

Юнит экономика проекта. Планирование капитальных затрат и операционных расходов. Точка окупаемости. Матрица управления рисками. Методы ценообразования

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме лекции

3.4 Подготовка запуска продукта

Лекция

Позиционирование, контент, презентации и демо, стратегия распространения, маркетинговый план, поддерживающие мероприятия

Практическая работа

Формализация ценностного предложения, контент менеджмент. Подготовка презентаций и демостендов. Стратегия распространения, маркетинговый план и поддерживающие мероприятия

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме лекции

3.5 Инструменты продаж

Лекция

Покупательские персоны, покупательский опыт, генерация лидов, настройка воронки продаж, скрипты, стратегия продаж, каналы продаж, партнеры и дистрибьюторы

Практическая работа

Гибкое управление продажами. Инструменты генерации лидов, настройка воронки продаж. Бизнес процессы отдела продаж

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме лекции

3.6 Масштабирование

Лекция

Анализ сильных и слабых сторон, каналы поддержки, сдерживание оттока, гибкое управление продажами, рентабельность продукта, рост выручки, расширение продуктовой линейки

Практическая работа

Отслеживание исполнения KPI и изменения KPI в динамике по мере использования IT продуктов. Внедрение результатов анализа в методологию продаж и формирование sales kit

Самостоятельная работа

Самостоятельное выполнение заданий по теме лекции

Want to print your doc?
This is not the way.

Try clicking the ⋯ next to your doc name or using a keyboard shortcut (

CtrlP

) instead.